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基于AR模型的双惯性导航系统信息融合

Double Inertial Navigation Systems Information Fusion Based on AR Model
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摘要 为了提高惯性导航系统测量数据的精度,提出基于AR模型的卡尔曼滤波方法对动态测量数据进行处理,并对双惯导组合导航系统采用最优加权方法对滤波后的数据进行融合处理。通过对实际测量数据的分析,结果表明单个惯性导航系统的滤波误差最大值为2'左右,极大地提高了惯性导航系统的数据输出精度。采用最优加权方法对数据进行融合处理,不仅再次提高了数据的精度,而且给用户提供了一个准确而又可靠的结果。 In order to raise the accuracy of Inertial Navigation System (INS) measurement data, it puts the Kalman filter method to deal with the dynamic measuring data based on AR model. Then it uses the optimal weight fusion method to process the integrated navigation system composed of double Inertial Navigation Systems. Through analysis to the reality, the results show that the maximum filter error of single Inertial Navigation system is about 2'. This method greatly raises the accuracy of the data of output. To the data after the filter processed by optimal weight fusion method, it not only raises the accuracy of data once more, but also provides the accurate and reliable result for user.
机构地区 解放军
出处 《导航》 2008年第2期55-58,共4页
关键词 慢性导航系统 数据同步 AR模型 卡尔曼滤波 信息融合 最优加权 INS Data Synchronization AR Model Kalman Filter Information Fusion Optimal Weight
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