江苏船舶
江囌船舶
강소선박
JIANSU SHIP
2009年
3期
28-30
,共3页
区间Kalman滤波器%多传感器%数据融合
區間Kalman濾波器%多傳感器%數據融閤
구간Kalman려파기%다전감기%수거융합
具有执行简便和高精度优点的测量值融合技术已经在船舶组合导航中得到了广泛应用.但由于船舶组合导航系统中各子系统模型参数的不确定性,传统的多传感器数据融合算法状态估计精度难以保证,因此提出了一种多传感器数据融合的改进算法.该改进算法不仅具有常规区间Kalman滤波器的鲁棒性,而且实用性较强.其具有如下特点:将所有系统不确定性和观测不确定性等效为系统噪声和观测噪声的不确定性,简化了系统模型;采用一种较为简单的区间矩阵综合求逆方案;利用时变马尔可夫模型在线调整滤波输出加权系数.仿真结果表明:该改进算法的状态估计精度较高.
具有執行簡便和高精度優點的測量值融閤技術已經在船舶組閤導航中得到瞭廣汎應用.但由于船舶組閤導航繫統中各子繫統模型參數的不確定性,傳統的多傳感器數據融閤算法狀態估計精度難以保證,因此提齣瞭一種多傳感器數據融閤的改進算法.該改進算法不僅具有常規區間Kalman濾波器的魯棒性,而且實用性較彊.其具有如下特點:將所有繫統不確定性和觀測不確定性等效為繫統譟聲和觀測譟聲的不確定性,簡化瞭繫統模型;採用一種較為簡單的區間矩陣綜閤求逆方案;利用時變馬爾可伕模型在線調整濾波輸齣加權繫數.倣真結果錶明:該改進算法的狀態估計精度較高.
구유집행간편화고정도우점적측량치융합기술이경재선박조합도항중득도료엄범응용.단유우선박조합도항계통중각자계통모형삼수적불학정성,전통적다전감기수거융합산법상태고계정도난이보증,인차제출료일충다전감기수거융합적개진산법.해개진산법불부구유상규구간Kalman려파기적로봉성,이차실용성교강.기구유여하특점:장소유계통불학정성화관측불학정성등효위계통조성화관측조성적불학정성,간화료계통모형;채용일충교위간단적구간구진종합구역방안;이용시변마이가부모형재선조정려파수출가권계수.방진결과표명:해개진산법적상태고계정도교고.
