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改进的LMS算法在INS/SMNS组合导航中的应用
1
作者
王艳东
赵净净
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2008年第2期192-195,共4页
在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收...
在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收敛。为了寻找新的适合于该系统的信息融合算法,研究了基于H∞最优估计理论的变步长最小均方算法和规格化最小均方算法,并将它们应用于惯导/景象匹配组合导航中。仿真结果表明,这两种算法与固定步长最小均方算法相比,抗干扰能力强;与递推最小二乘算法相比,它们滤波精度相同,但这两种算法结构简单,计算量小,耗时少,所以这两种算法适合于惯导/景象匹配组合导航。
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关键词
变步长
最小
均
方
算法
规格化最小均方算法
组合导航
信息融合
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题名
改进的LMS算法在INS/SMNS组合导航中的应用
1
作者
王艳东
赵净净
机构
北京航空航天大学自动化与电气工程学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2008年第2期192-195,共4页
文摘
在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收敛。为了寻找新的适合于该系统的信息融合算法,研究了基于H∞最优估计理论的变步长最小均方算法和规格化最小均方算法,并将它们应用于惯导/景象匹配组合导航中。仿真结果表明,这两种算法与固定步长最小均方算法相比,抗干扰能力强;与递推最小二乘算法相比,它们滤波精度相同,但这两种算法结构简单,计算量小,耗时少,所以这两种算法适合于惯导/景象匹配组合导航。
关键词
变步长
最小
均
方
算法
规格化最小均方算法
组合导航
信息融合
Keywords
variable step-size LMS
normalized LMS
integrated navigation
information fusion
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
改进的LMS算法在INS/SMNS组合导航中的应用
王艳东
赵净净
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
2008
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