本文主要研究内容
作者邓非,尹洪东,段梦兰（2019）在《AUV航迹追踪灰色关联度UKF算法》一文中研究指出：标准的UKF算法是一种高效的线性化航迹追踪方法 ,算法冗余度,且具有较理想的追踪效果。但UKF控制算法当中的采样间隔常被设置为常数,将会影响导航追踪结果的精度。由此,本文提出了应用于AUV航迹追踪的灰色关联度无损卡尔曼滤波算法(即GUKF),用于改善AUV航迹追踪的预测精度。在标准UKF算法的基础上,通过设计一些的判断与反馈机制[1],调整UKF算法每一步的采样间隔t,从而实现系统的采样间隔的自适应变化。通过仿真与结果对比,验证了之前的设想。应用于AUV航迹追踪技术的GUKF算法与标准的UKF算法相比,具有更理想的航迹预测误差精度和鲁棒性。
Abstract
biao zhun de UKFsuan fa shi yi chong gao xiao de xian xing hua hang ji zhui zong fang fa ,suan fa rong yu du ,ju ju you jiao li xiang de zhui zong xiao guo 。dan UKFkong zhi suan fa dang zhong de cai yang jian ge chang bei she zhi wei chang shu ,jiang hui ying xiang dao hang zhui zong jie guo de jing du 。you ci ,ben wen di chu le ying yong yu AUVhang ji zhui zong de hui se guan lian du mo sun ka er man lv bo suan fa (ji GUKF),yong yu gai shan AUVhang ji zhui zong de yu ce jing du 。zai biao zhun UKFsuan fa de ji chu shang ,tong guo she ji yi xie de pan duan yu fan kui ji zhi [1],diao zheng UKFsuan fa mei yi bu de cai yang jian ge t,cong er shi xian ji tong de cai yang jian ge de zi kuo ying bian hua 。tong guo fang zhen yu jie guo dui bi ,yan zheng le zhi qian de she xiang 。ying yong yu AUVhang ji zhui zong ji shu de GUKFsuan fa yu biao zhun de UKFsuan fa xiang bi ,ju you geng li xiang de hang ji yu ce wu cha jing du he lu bang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自自动化技术与应用的邓非,尹洪东,段梦兰，发表于刊物自动化技术与应用2019年03期论文，是一篇关于自治水下机器人论文,航迹追踪精度改善论文,自适应采样间隔论文,误差精度改善论文,自动化技术与应用2019年03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，资料来自自动化技术与应用2019年03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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