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题名基于马氏距离的非线性自适应状态估计算法
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作者
张德州
刘文锴
熊晓峰
冯党
宋书学
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机构
河南省地球物理空间信息研究院
河南省地质物探工程技术研究中心
华北水利水电大学
南水北调中线建管局渠首分局
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出处
《华北水利水电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2023年第2期104-110,共7页
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基金
华北(HSQJ2008020)。
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文摘
与常规卡尔曼滤波相比,渐消滤波能够克服模型不确定性的影响。然而,异常的测量值将引起先验协方差矩阵异常,甚至导致渐消滤波器失效。针对这一问题,本文从工程数据处理实践出发,引入马氏距离构造判别统计量进行探测,并根据探测结果适时采用渐消因子或协方差膨胀因子,提出了一种基于马氏距离探测的改进自适应滤波器。利用全球导航卫星系统和惯性导航系统在工程实践中采集的数据,进行了多组试验,验证了该算法的有效性。试验结果表明,该算法能有效地控制动态模型偏差和异常测量值的影响,提高滤波解算的稳定性,解算精度较高。
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关键词
自适应
探测
马氏距离
非线性估计
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Keywords
adaptive
detection
Mahalanobis distance
nonlinear estimation
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分类号
P228.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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