本文主要研究内容
作者符毅,孔星炜,董新民（2019）在《基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法》一文中研究指出：针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptivesquare-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Ma-halanobis距离时刻修正系统噪声协方差,再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合,从而达到时变噪声自适应抑制,滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果。仿真结果表明,相比标准SRUKF,ASRUKF计算耗时减少约38.8%,位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍,且对于时变噪声鲁棒性更强。
Abstract
zhen dui mo ren ji zi zhu dao hang de shi shi xing cha 、jing du di ju dui shi bian zao sheng de lu bang xing ruo de wen ti ,jian li le ji qi shi jiao he guan xing dao hang xiang rong ge de zu ge dao hang ji tong ,bing di chu le yi chong zi kuo ying ping fang gen mo ji ka er man lv bo (adaptivesquare-root unscented kalman filter,ASRUKF)suan fa 。gai suan fa tong guo guan ce zhi yu gu ji zhi can cha de Ma-halanobisju li shi ke xiu zheng ji tong zao sheng xie fang cha ,zai yu cai yong zui xiao pian du cai yang de SRUKFsuan fa xiang rong ge ,cong er da dao shi bian zao sheng zi kuo ying yi zhi ,lv bo kuai su ju dui zao sheng lu bang xing gao de xiao guo 。fang zhen jie guo biao ming ,xiang bi biao zhun SRUKF,ASRUKFji suan hao shi jian shao yao 38.8%,wei yi 、su du he zi tai jiao yu ce jing du fen bie di gao chao guo 4bei he 6bei ,ju dui yu shi bian zao sheng lu bang xing geng jiang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自应用光学的符毅,孔星炜,董新民，发表于刊物应用光学2019年01期论文，是一篇关于自主空中加油论文,噪声自适应论文,距离论文,最小偏度采样论文,平方根无迹卡尔曼滤波论文,应用光学2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自应用光学2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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