【摘 要】
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针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤
【基金项目】
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国家自然科学基金(E091002/50979017,E091002/51309067);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20092304110008);哈尔滨市科技创新人才(优秀学科带头人)研究专项资金(2012RFXXG083)资助项目
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针对过程噪声为非理想高斯分布时无人水下航行器(UUV)自主导航定位存在噪声模型失配的问题,将高斯混合密度模型与容积卡尔曼滤波(CKF)相结合,设计了基于高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)的UUV导航定位算法。建立了UUV运动模型及观测模型,利用CKF完成各高斯分量的预测更新,并将更新结果进行融合缩减与加权求和,从而实现UUV自主导航定位。通过与EKF、UKF和CKF算法仿真对比实验,验证了GM-CKF可以提高估计精度;通过UUV湖试试验,验证了基于GM-CKF的UUV自主导航定位精度和稳定性优于传统算法,其计算时间满足实时导航定位的要求。
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