【摘 要】
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为了提高地形辅助导航系统的定位精度以及辅助导航算法对地形匹配问题的适应能力,引入了高斯和粒子滤波算法。通过建立非线性非高斯的导航系统模型,利用高斯和粒子滤波算法匹配
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,北京100190
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
论文部分内容阅读
为了提高地形辅助导航系统的定位精度以及辅助导航算法对地形匹配问题的适应能力,引入了高斯和粒子滤波算法。通过建立非线性非高斯的导航系统模型,利用高斯和粒子滤波算法匹配实测高程数据和基准地形图数据,以此来修正惯性导航系统的位置和速度误差。仿真实验结果表明,该方法的均方根误差和圆概率误差均优于已有的基于平方根无迹卡尔曼滤波和基于粒子滤波的地形匹配方法。
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