中国惯性技术学报
中國慣性技術學報
중국관성기술학보
JOURNAL OF CHINESE INERTIAL TECHNOLOGY
2008年
2期
192-195
,共4页
变步长最小均方算法%规格化最小均方算法%组合导航%信息融合
變步長最小均方算法%規格化最小均方算法%組閤導航%信息融閤
변보장최소균방산법%규격화최소균방산법%조합도항%신식융합
在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收敛.为了寻找新的适合于该系统的信息融合算法,研究了基于最优估计理论的变步长最小均方算法和规格化最小均方算法,并将它们应用于惯导/景象匹配组合导航中.仿真结果表明,这两种算法与固定步长最小均方算法相比,抗干扰能力强;与递推最小二乘算法相比,它们滤波精度相同,但这两种算法结构简单,计算量小,耗时少,所以这两种算法适合于惯导/景象匹配组合导航.
在慣導/景象匹配組閤導航中,數學模型和譟聲統計信息很難準確地給齣,且景象匹配導航繫統的輸齣值隨機、有限甚至可能存在誤匹配,這些都導緻瞭目前適閤于該組閤的信息融閤算法不多,而組閤導航中常用的Kalman濾波算法在該繫統中也難以收斂.為瞭尋找新的適閤于該繫統的信息融閤算法,研究瞭基于最優估計理論的變步長最小均方算法和規格化最小均方算法,併將它們應用于慣導/景象匹配組閤導航中.倣真結果錶明,這兩種算法與固定步長最小均方算法相比,抗榦擾能力彊;與遞推最小二乘算法相比,它們濾波精度相同,但這兩種算法結構簡單,計算量小,耗時少,所以這兩種算法適閤于慣導/景象匹配組閤導航.
재관도/경상필배조합도항중,수학모형화조성통계신식흔난준학지급출,차경상필배도항계통적수출치수궤、유한심지가능존재오필배,저사도도치료목전괄합우해조합적신식융합산법불다,이조합도항중상용적Kalman려파산법재해계통중야난이수렴.위료심조신적괄합우해계통적신식융합산법,연구료기우최우고계이론적변보장최소균방산법화규격화최소균방산법,병장타문응용우관도/경상필배조합도항중.방진결과표명,저량충산법여고정보장최소균방산법상비,항간우능력강;여체추최소이승산법상비,타문려파정도상동,단저량충산법결구간단,계산량소,모시소,소이저량충산법괄합우관도/경상필배조합도항.
