导读:本文包含了联邦卡尔曼滤波器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:组合导航,多航向信息融合,容错联邦滤波,状态卡方
联邦卡尔曼滤波器论文文献综述
戴海发,卞鸿巍,王荣颖,马恒[1]（2019）在《多航向传感器信息融合与容错联邦卡尔曼滤波器在舰艇综合导航系统中的应用》一文中研究指出不同的航向确定方法呈现不同的误差特性,通过多航向传感器的信息融合能够获得更稳定、准确的航向测量。本文提出了一种包含多个航向传感器数据融合和故障容错联邦卡尔曼滤波器的组合导航方法。该方法能够实现多个航向传感器的数据融合,同时还能实现传感器的在线故障检测和实时容错。首先基于输出误差协方差的权值法对航向测量进行最优融合,然后基于状态卡方和残差卡方设计了一个容错联邦卡尔曼滤波器,该滤波器能够检测并隔离故障的航向传感器。实测数据试验表明,该方法能够达到预期的舰艇组合导航系统的故障容错性能。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年07期）
张靖,陈鸿跃,陈雨,刘宇航,孙谦[2]（2018）在《一种基于联邦卡尔曼滤波器的多源信息融合定位算法》一文中研究指出为提高车载组合导航定位系统的容错能力和信息源扩展能力,设计了一个联邦卡尔曼滤波器,搭建了一种开放式算法架构,选取了SINS/GNSS/里程计/高程计四种典型的车载定位信息源进行融合。算法框架以SINS为主参考系统,分别与其它信息源组成了子滤波器,子滤波器的输出结果经故障诊断和系统重构后,进入主滤波器进行信息融合。进行了仿真试验和实车试验,试验结果表明:该算法在降低误差状态维数,具备容错能力的情况下,达到了集中式卡尔曼滤波器的定位精度,提高了车载定位系统的环境适应性和信息源扩展性。(本文来源于《导弹与航天运载技术》期刊2018年02期）
张樨,李杰,蒋窍,刘晓玲[3]（2012）在《基于MIMU/GPS/EC的联邦卡尔曼滤波器设计》一文中研究指出针对组合导航系统高精度、高容错性、高可靠性的实际应用要求,提出了基于MIMU/GPS/电子罗盘的组合导航方案,设计并实现了位置、速度、姿态分别组合的无重置式联邦滤波器,各子滤波器相互独立工作,无反馈重置带来的相互影响,保证了系统最高的容错性能和较高的精度.仿真试验结果表明,所设计的基于MIMU/GPS/电子罗盘的联邦滤波算法能够有效抑制纯惯导的误差发散问题,具有计算量小、容错性高、精度高等特点,有着广阔的应用前景.(本文来源于《测试技术学报》期刊2012年04期）
张怡,蔡毅,唐成凯[4]（2009）在《基于联邦卡尔曼滤波器的信息分配因子的研究》一文中研究指出介绍了联邦卡尔曼滤波器的基本原理和算法,对信息分配因子在联邦卡尔曼滤波器中的作用进行了研究。针对不同取值的信息分配因子对联邦卡尔曼滤波器状态估计精度的影响,通过对联邦卡尔曼滤波算法推导,从理论上证明了信息分配因子的不同取值不会改变主滤波器的状态估计精度,只能改善子滤波器的状态估计精度。运用MATLAB仿真平台进行了仿真验证。仿真结果表明,信息分配因子的改变仅对子滤波器状态估计精度的改善有一定的作用。(本文来源于《计算机仿真》期刊2009年01期）
朱虹,关桂霞,关永[5]（2008）在《基于联邦卡尔曼滤波器的车载GPS/DR信息融合》一文中研究指出车载GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计。设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分别处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置。克服了单独使用GPS或DR时产生的系统失效、累积误差大等问题。仿真试验结果表明:GPS/DR组合定位比GPS单独定位具有更高的定位精度和容错能力。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年20期）
张明源,王宏力[6]（2007）在《强跟踪联邦的卡尔曼滤波器设计》一文中研究指出将强跟踪滤波方法应用到联邦滤波器中,形成无反馈模式的联邦滤波器的强跟踪联邦滤波算法。该强跟踪联邦滤波器由2个子滤波器和1个主滤波器组成,主滤波器到子滤波器的信息反馈。子滤波器独立地进行时间更新和测量更新。主滤波器对时间进行更新,并将2个子滤波器的结果进行信息融合,得到全局最优估计。(本文来源于《兵工自动化》期刊2007年06期）
李康伟,王宏力[7]（2006）在《联邦卡尔曼滤波器的容错性研究》一文中研究指出文中介绍了联邦卡尔曼滤波器的一般结构及四种基本形式,通过实例进行了计算机仿真。仿真结果表明,无复位(NR)结构形式由于没有主滤波器到子滤波器的反馈,各子滤波器之间不存在相互耦合,具有较好的故障检测、故障隔离与故障恢复能力,是理想的容错型信息融合算法。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2006年S6期）
李康伟,王宏力[8]（2006）在《联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用》一文中研究指出本文提出了基于无复位联邦卡尔曼滤波的信息融合算法,建立了惯性/卫星/天文组合导航系统的误差模型,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有较强的容错性。(本文来源于《微计算机信息》期刊2006年13期）
袁冬莉,席庆彪,阎建国,张继萍,张洪才[9]（2002）在《联邦卡尔曼滤波器在无人机导航系统中的应用》一文中研究指出针对无人机GPSRPDR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联邦卡尔曼滤波器。该滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性,并减少了信息传输量与计算量。理论分析及仿真结果表明,该联邦卡尔曼滤波器能够满足无人机在 GPS或 RP信号无效或两信号均短期无效情况下定位导航的精度要求。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2002年02期）
联邦卡尔曼滤波器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高车载组合导航定位系统的容错能力和信息源扩展能力,设计了一个联邦卡尔曼滤波器,搭建了一种开放式算法架构,选取了SINS/GNSS/里程计/高程计四种典型的车载定位信息源进行融合。算法框架以SINS为主参考系统,分别与其它信息源组成了子滤波器,子滤波器的输出结果经故障诊断和系统重构后,进入主滤波器进行信息融合。进行了仿真试验和实车试验,试验结果表明:该算法在降低误差状态维数,具备容错能力的情况下,达到了集中式卡尔曼滤波器的定位精度,提高了车载定位系统的环境适应性和信息源扩展性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
联邦卡尔曼滤波器论文参考文献
[1].戴海发,卞鸿巍,王荣颖,马恒.多航向传感器信息融合与容错联邦卡尔曼滤波器在舰艇综合导航系统中的应用[J].舰船科学技术.2019
[2].张靖,陈鸿跃,陈雨,刘宇航,孙谦.一种基于联邦卡尔曼滤波器的多源信息融合定位算法[J].导弹与航天运载技术.2018
[3].张樨,李杰,蒋窍,刘晓玲.基于MIMU/GPS/EC的联邦卡尔曼滤波器设计[J].测试技术学报.2012
[4].张怡,蔡毅,唐成凯.基于联邦卡尔曼滤波器的信息分配因子的研究[J].计算机仿真.2009
[5].朱虹,关桂霞,关永.基于联邦卡尔曼滤波器的车载GPS/DR信息融合[J].计算机工程与设计.2008
[6].张明源,王宏力.强跟踪联邦的卡尔曼滤波器设计[J].兵工自动化.2007
[7].李康伟,王宏力.联邦卡尔曼滤波器的容错性研究[J].弹箭与制导学报.2006
[8].李康伟,王宏力.联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用[J].微计算机信息.2006
[9].袁冬莉,席庆彪,阎建国,张继萍,张洪才.联邦卡尔曼滤波器在无人机导航系统中的应用[J].西北工业大学学报.2002