摘要
一种基于变遗忘因子改进无迹卡尔曼滤波长基线定位方法,本发明属于航行器测量技术领域,具体涉及基于变遗忘因子改进无迹卡尔曼滤波长基线定位方法。本发明的目的是为了解决现有长基线水声定位方法定位准确率低的问题。本发明推导了基于递推最小二乘的遗忘因子取值方法,使得遗忘因子在无迹卡尔曼滤波预测更新迭代中也可以实现自适应取值,提高了算法针对实际定位问题的适应性和更新效率,对比原始自适应无迹卡尔曼滤波长基线定位算法提高了定位准确度。同时,自适应遗忘因子的加入解决了组合定位系统对于当前数据和历史数据的参考价值问题,本发明自适应的限定了无迹卡尔曼滤波器的记忆长度,减少了计算过程中出现的累积误差,提高了定位准确率。
技术关键词
长基线定位方法
无迹卡尔曼滤波
观测噪声
因子
协方差矩阵
递推最小二乘法
长基线水声定位方法
采样点
多普勒测速仪
基元
非线性算法
组合定位系统
更新系统
卡尔曼滤波器
参数
时延
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疲劳裂纹扩展
神经网络模型
库构建方法
结构有限元模型
裂纹扩展全过程
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数值计算方法
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变量
电场
软土盾构隧道
稳定性预测方法
参数
BP神经网络模型
三维地质模型