作者：陈兴林,李鹏,宋申民 单位：北京航天自动控制研究所 出版：《航天控制》2011年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHTKZ2011010060 DOC编号：DOCHTKZ2011010069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《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 《基于动态Kalman滤波的多传感数据融合算法研究》PDF+DOC2015年第01期 吴耀,李文钧,姜华,何风行 《基于自适应滤波的MEMS姿态确定方法》PDF+DOC2016年第12期 李鑫,孟翔飞,戴梅,顾启民 《卫星多敏感器组合姿态确定系统中的信息融合方法研究》PDF+DOC2005年第03期 张春青,李勇,刘良栋 《动力定位冗余测量系统的模糊自适应融合算法》PDF+DOC2012年第07期 林孝工,徐树生,赵大威 《扩展容积卡尔曼滤波定位技术研究》PDF+DOC2012年第04期 张洋,芮国胜,苗俊,孙文军 《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 《基于模糊自适应强跟踪滤波的惯性/地磁组合导航方法》PDF+DOC2011年第03期 刘睿,董汉成,王常虹 《自适应扩展卡尔曼滤波在卫星姿态确定系统中的应用》PDF+DOC2008年第02期 戴路,金光,陈涛 《CDKF算法在四旋翼飞行器组合导航系统中应用》PDF+DOC2015年第02期 袁赣南,赵自超,贾鹤鸣,刘利强,戴运桃

    • 联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时，标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整，使得估计误差增大，最终导致融合后估计误差随之增大。本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波，形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法。新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数，使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器姿态确定系统中，仿真结果验证了算法的真实有效性。

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