作者：李雅梅,康璐璐 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2017年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017090110 DOC编号：DOCCGQJ2017090119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《U-D分解单步迭代滤波在飞行状态估计中的应用》PDF+DOC2005年第01期 阙向东,张建灵,安锦文 《基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定》PDF+DOC2013年第02期 李鹏,唐健,段广仁,宋申民 《2种卡尔曼滤波算法的应用分析》PDF+DOC2012年第06期 鲁建辉,刘代军,杨林冲 《基于卡尔曼滤波的动目标运动参数跟踪测量》PDF+DOC2012年第08期 郭玲红,李亚立 《一种基于分步式滤波的多传感器组合导航系统算法研究》PDF+DOC2011年第07期 林雪原,衣晓 《基于LabVIEW的列车测速定位平台研究》PDF+DOC2009年第12期 杨晓娟,王少伟,周达天 《粒子滤波在雷达方位配准中的应用》PDF+DOC2009年第03期 丁小,肖兵,金宏斌 《基于多分辨率的卡尔曼滤波系统建模及可测性分析》PDF+DOC2007年第24期 郭劲松,卫武迪 《多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法》PDF+DOC2014年第05期 敖志刚,唐长春,付成群,郭杰,叶春雷 《基于CDKF的飞机姿态角估计》PDF+DOC2013年第06期 韩萍,干浩亮,何炜琨,Daniel Alazard

    • 针对移动机器人在定位过程中，由传感器测量误差和机器人模型引起的位姿误差导致系统定位精度急剧下降的问题，提出了一种多新息卡尔曼滤波算法。在标准卡尔曼滤波的基础上，当传感器测量值存在误差时，引入抗差权因子，通过改变误差测量值的权值提高滤波器的估计精度；当机器人位姿存在误差时，引入自适应因子，通过调整状态协方差矩阵的大小抵制位姿误差引起的滤波发散。同时，引入了多新息，即多个时刻的新息向量，进一步提高此非线性系统的精度。实验表明：当存在测量误差和位姿误差时，该滤波算法能有效提高定位精度。

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