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Multiple Fading Factors Kalman Filter for SINS Static Alignment Application

Gao Gao、Weixi、Miao、Lingjuan、Ni、Maolin

2011Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniComputer Science被引 15

摘要

解决当系统模型和随机的信息精确地是未知的时，标准 Kalman 过滤器不能给最佳的答案的问题，单个褪色因素 Kalman 过滤器对简单系统合适。要不是有多变量的复杂系统，把单个褪色的因素用作不能是足够的一更多样地为协变性矩阵。在这份报纸，过滤算法的新多重褪色因素 Kalman 被介绍。由用开窗术计算革新顺序协变性的不偏的估计，褪色的因素矩阵被获得。用使因素矩阵褪色调整预言错误 Pk|k-1 的协变性矩阵，算法提供为不同过滤器隧道褪色的不同的率。建议算法被用于 strapdown 惯性的航行系统(罪恶) 起始的排列，和模拟和试验性的结果表明那，当实际系统噪音特征与预设值不同时，排列精确性能戏剧性地被升级。新算法对无常噪音不太敏感并且有参数的更好的评价效果。因此，它具有在实际应用的重要价值。

引用本文（GB/T 7714）