多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究

赵汪洋; 杨功流; 庄良杰

doi:10.13873/j.1000-97872006.07.028

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多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究

更新时间：2025-09-11

- 多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究
- Study on multi-model Kalman filter of multi-navigation sensors
- 传感器与微系统 2006年第7期页码：85-88
- 作者机构：
  
  1. 天津大学机械工程学院
  2. 天津航海仪器研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  海装“十五”预研项目资助（413090202）
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.07.028
  中图分类号： U666.1
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]赵汪洋,杨功流,庄良杰.多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究[J].传感器与微系统,2006(07):85-88.

ZHAO Wang-yang~1, YANG Gong-liu~2, ZHUANG Liang-jie~2. Study on multi-model Kalman filter of multi-navigation sensors[J]. 2006, (7): 85-88.
[1]赵汪洋,杨功流,庄良杰.多导航传感器的多模卡尔曼滤波研究[J].传感器与微系统,2006(07):85-88. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.07.028.

ZHAO Wang-yang~1, YANG Gong-liu~2, ZHUANG Liang-jie~2. Study on multi-model Kalman filter of multi-navigation sensors[J]. 2006, (7): 85-88. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.07.028.

摘要

将多模自适应估计用于导航数据融合处理方法中

通过数字仿真将单一模型的惯导系统/全球定位系统/多普勒计程仪组合导航系统与多模自适应估计的组合导航系统的性能进行了比较

多模滤波器具有较明显的稳定滤波

而且

加大了测量值动态范围

说明了多模自适应估计在组合导航系统中可增强系统对环境的适应性

提高组合导航系统的精度。

Abstract

Multi-model adaptive estimation method is applied to data fusion of the intenerated navigation system.Comparing the single model performance of inertial navigation system（INS）/global position dystem（GPD）/Doppler log integrated navigation system with that of multi-model adaptive estimation integrated navigation system by digital simulation

multi-model electric filter is satisfactory for stable filter.Multiple model adaptive estimation system can enhance the adaptability of integrated navigation system scheme to the environment and can greatly improve the accuracy of integrated navigation system.

关键词

Keywords

references

多传感器多尺度融合估计在组合导航系统中的应用 [J]. 周雪梅,吴简彤. 中国惯性技术学报 . 2005(02)

INS/CNS/GPS组合导航系统仿真研究 [J]. 李艳华,房建成,贾志凯. 中国惯性技术学报 . 2002(06)

惯性导航系统[M]. 国防工业出版社 , 《惯性导航系统》编著小组编, 1983

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