基于最大熵准则的GNSS/SINS组合导航滤波算法OA北大核心CSTPCD
GNSS/SINS Integrated Navigation Filtering Algorithm Based on Maximum Entropy Criterion
在高斯假设下,GNSS/SINS组合导航系统的常规卡尔曼滤波器(KF)在最小均方误差(MMSE)准则下是最优的.然而,当测量噪声受到重尾脉冲噪声干扰时,KF的滤波性能会严重下降.为解决该问题,提出组合导航系统的最大熵卡尔曼滤波器(MCKF).首先,建立MCKF的状态方程及测量方程;然后,利用相对熵的原理,建立基于最大熵准则的卡尔曼滤波器,并设计其滤波迭代流程;最后,在混合高斯噪声及重尾脉冲噪声环境下,分别对GNSS/SINS组合导航系统进行仿真实…查看全部>>
The traditional Kalman filter(KF)of GNSS/SINS integrated navigation system is optimal under the minimum mean square error(MMSE)criterion and under the Gaussian hypothesis.Howev-er,when the measurement noise is disturbed by heavy tail pulse noise,the filtering performance of KF is seriously degraded.To solve this problem,we propose a maximum entropy Kalman filter(MCKF)for integrated navigation system.First,we establish the state equation and measurement equat…查看全部>>
林雪原;潘新龙;王玮
烟台南山学院智能科学与工程学院,山东省龙口市大学路12号,265713海军航空大学信息融合研究所,山东省烟台市,264001烟台南山学院智能科学与工程学院,山东省龙口市大学路12号,265713
测绘与仪器
组合导航最大熵准则核带宽迭代阈值卡尔曼滤波器
integrated navigationmaximum entropy criterionkernel bandwidthiterative thresholdKalman filter
《大地测量与地球动力学》 2024 (8)
787-792,6
国家自然科学基金(62076249)山东省自然科学基金(ZR2020MF154). National Natural Science Foundation of China,No.62076249Natural Science Foundation of Shandong Province,No.ZR2020MF154.
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