基于改进卡尔曼滤波在车辆组合导航中的研究

论文摘要

针对车辆在长时间行驶的状态中,组合导航经常会出现滤波精度不高的问题,提出一种采用遗传算法对卡尔曼滤波器进行在线调节的自适应数据融合方法,根据位置误差系数和卡尔曼滤波器的新息统计信息,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最优状态。通过MATLAB软件对该方法进行仿真试验,模拟INS/GPS组合导航系统运行情况,表明这种方法和传统卡尔曼滤波算法相比较导航精度明显提高。

论文目录

• 0 引言
• 1 卡尔曼滤波理论
•   1.1 卡尔曼滤波模型
•     1.1.1 预测阶段
•     1.1.2 更新阶段
•   1.2 INS/GPS线性组合卡尔曼滤波器
• 2 基于遗传算法的卡尔曼滤波器
• 3 仿真实验与结果分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张心怡,关志伟

关键词: 组合导航,卡尔曼滤波,遗传算法,滤波精度

来源: 机械与电子 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 天津职业技术师范大学机械工程学院,天津职业技术师范大学汽车与交通学院

基金: 天津市科技创新平台计划(16PTGCCX00150),天津市人工智能科技重大专项(17ZXRGGX00070)

分类号: U495

页码: 10-14

总页数: 5

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