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公开(公告)号：CN104020480A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410270532.7
申请日：2014-06-17
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G01S19/42
Abstract: 本发明涉及一种带自适应因子的交互式多模型UKF的卫星导航方法，属于导航控制领域。本发明方法首先利用残差序列的自协方差矩阵作为校正量，设计平滑滤波器将此校正量与陈旧自适应因子融合，得到一个新的自适应因子，并利用此自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵，有效地降低了系统中噪声统计特性未知造成的定位误差。然后，采用交互式多模型算法(IMM)设置模型集M，并根据测量残差实时调整模型概率实现模型间的软切换，降低了系统模型不精确造成的定位误差。本发明方法有效地改善了卫星导航系统中复杂机动载体在模型和噪声统计特性未知的条件下的定位精度。
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公开(公告)号：CN104020480B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410270532.7
申请日：2014-06-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种带自适应因子的交互式多模型UKF的卫星导航方法，属于导航控制领域。本发明方法首先利用残差序列的自协方差矩阵作为校正量，设计平滑滤波器将此校正量与陈旧自适应因子融合，得到一个新的自适应因子，并利用此自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵，有效地降低了系统中噪声统计特性未知造成的定位误差。然后，采用交互式多模型算法(IMM)设置模型集M，并根据测量残差实时调整模型概率实现模型间的软切换，降低了系统模型不精确造成的定位误差。本发明方法有效地改善了卫星导航系统中复杂机动载体在模型和噪声统计特性未知的条件下的定位精度。
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公开(公告)号：CN104035110A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410306630.1
申请日：2014-06-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/33
CPC classification number: G01S19/33 , G01S19/423
Abstract: 本发明涉及一种应用于多模卫星导航系统中的快速卡尔曼滤波定位方法，属于导航控制领域。该方法将多模卫星导航的系统模型采用多胞型微分包含系统(Ploytopic Linear Differential Inclusion，PLDIs)模型来描述，从而将非线性的多模卫星导航系统转换为线性定常的误差系统，降低了多模卫星导航系统中定位算法在线编程的复杂性。
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