【摘 要】
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针对多源融合定位中异常观测值导致的定位精度大幅下降的问题,本文提出了一种基于自适应高阶修正的鲁棒容积Kalman多源融合算法,通过引入一种自适应高阶修正函数对观测信息的
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFB0502001)
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针对多源融合定位中异常观测值导致的定位精度大幅下降的问题,本文提出了一种基于自适应高阶修正的鲁棒容积Kalman多源融合算法,通过引入一种自适应高阶修正函数对观测信息的可靠性进行风险评估,同时根据定位误差噪声对该函数的修正阶数进行动态调整,实现了对异常观测值的自适应抑制,有效地消除了异常观测对融合性能的影响,提高了定位系统的鲁棒性。本文进行了基于超宽带信号(Ultra-Wide Band,UWB)的飞行时间技术(Time of flight,TOF)、基于多进多出天线(Multiple-in Multiple-out,MIMO)的波达方向技术(Direction Of Arrival,DOA)和惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的融合定位试验,其结果表明:在三种不同的运动场景中,与基于Huber代价函数的融合算法相比,本文提出的融合算法定位精度分别提高了3.02%、13.16%和31.77%,提升了异常观测下多源融合系统的定位性能。
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