收录：
摘要：
结合全球定位系统(GPS)和航位推算(DR)两种定位方式的优点,构建了基于卡尔曼滤波的自适应联邦滤波算法,实现陆地GPS/DR组合定位系统的数据融合;针对DR子系统的强非线性和扩展卡尔曼滤波算法带来的较大线性化损失,并结合机动加速度均值自适应算法,设计了一种基于U-D分解的自适应迭代卡尔曼滤波算法,更有效的减少DR子系统线性化带来的误差损失,提高定位精度;与同仿真环境下,DR子系统采用扩展卡尔曼滤波方法作了比较,结果表明该信息融合算法能更有效解决DR子系统的线性化误差问题,整个系统数据融合精度更高.
关键词：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
