基于预测残差的抗差自适应滤波组合导航算法.pptx
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抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用摘要本文介绍了抗差自适应模型预测滤波(RobustAdaptiveModelPredictiveControl,RAMP)算法及其在组合导航中的应用。介绍了RAMP算法的基本原理和实现方法,包括滚动优化、参数自适应和边界估计。与传统的自适应滤波算法相比,RAMP算法可以更好地处理测量噪声和模型不确定性,提高滤波精度和鲁棒性。在组合导航中,RAMP算法可以有效地处理多源数据的融合和异常数据的排除,实现更为精确和可靠的位置姿态估计。最后,通过仿真实验验证了RAMP算
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模糊抗差自适应粒子滤波及其在组合导航中的应用摘要:组合导航中,粒子滤波是一种有效的解决方式,但是在实际操作中,粒子滤波存在着容易收敛于局部最优解的问题。本文介绍了一种新的自适应粒子滤波方法——模糊抗差自适应粒子滤波,并将其应用于组合导航。该方法通过引入模糊信息和抗差性,提高了粒子滤波的鲁棒性和收敛性,使得粒子滤波可以更好地适应复杂的实际环境。本文对模糊抗差自适应粒子滤波的基本原理进行了详细解释,并进行了实验验证。关键词:组合导航;粒子滤波;模糊;抗差性。引言:组合导航是一种将多种导航信息融合起来,提高导航