基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位状态估计

论文摘要

针对传统扩展卡尔曼滤波由于动力定位系统过程噪声不能自适应更新,导致滤波精度下降的问题,提出一种模型预测扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过比较一段时间内的量测值和预测值,估计系统噪声参数,从而实时修正系统过程噪声方差。仿真结果表明,在系统的过程噪声未知的情况下,模型预测扩展卡尔曼滤波的滤波性能明显优于传统扩展卡尔曼滤波。

论文目录

• 0 引言
• 1 数学模型
•   1.1 船舶低频运动数学模型
•   1.2 高频运动数学模型
•   1.3 环境力模型
•   1.4 总系统模型
• 2 扩展卡尔曼滤波
• 3 模型预测扩展卡尔曼滤波
• 4 仿真与分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蒋帆,徐海祥,冯辉,余文瞾,李文娟,陈亚豪

关键词: 模型预测,扩展卡尔曼滤波,动力定位,系统过程噪声

来源: 船舶工程 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 船舶工业,自动化技术

单位: 高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学),武汉理工大学交通学院,江苏科技大学海洋装备研究院

基金: 国家自然科学基金项目（51879210）,高性能船舶技术教育部重点实验室开放基金课题（2016gxnc01）,中央高校基本科研业务费专项资金资助（185202007）,武汉理工大学研究生优秀学位论文培育项目（2018-YS-019）

分类号: U664.82

DOI: 10.13788/j.cnki.cbgc.2019.07.15

页码: 86-91+132

总页数: 7

文件大小: 533K

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