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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种适用于INSCNS组合导航系统的基于最大相关熵的广义高阶CKF算法，该方法包括以下步骤：1构造INSCNS组合导航系统滤波模型；2根据构造的滤波模型进行滤波算法的时间更新；3引入最大相关熵准则和新的判断准则，进行滤波算法的量测更新。本发明不仅保留了广义高阶CKF算法的优点，而且还表现出对非高斯噪声的鲁棒性能，从而提高了INSCNS组合导航系统的导航精度。
主权项：1.一种用于INSCNS组合导航系统的基于最大相关熵的广义高阶CKF方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：（1）构造INSCNS组合导航系统滤波模型；（2）根据构造的滤波模型进行滤波算法的时间更新；（3）引入最大相关熵准则和判断准则，进行滤波算法的量测更新;其中，引入最大相关熵准则和判断准则，进行滤波算法的量测更新，（31）根据预测的状态向量和的特征平方根产生新的容积点和传播容积点，，，其中；（32）预测k时刻量测值，；（33）根据INSCNS组合导航系统的量测方程和步骤（24）中状态向量和的计算公式，构建如下回归方程, ；其中，表示单位向量，，，、和通过的乔列斯分解得到；在回归方程的两边同时乘以，得到：；其中，，，；（34）对量测噪声协方差阵进行更新得到，；其中，，表示矩阵的对角化，表示量测向量的维数，相关熵中的核函数，，表示的第个元素，表示的第行元素；（35）计算量测向量的协方差，；（36）计算，，如果，则，，，返回步骤（22）继续执行下一滤波周期，如果，则计算，，，，，返回步骤（22）继续执行下一滤波周期。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 用于INS/CNS组合导航系统的基于最大相关熵的广义高阶CKF方法
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