作者：蔡煊,王长林 单位：西南交通大学 出版：《西南交通大学学报》2020年第02期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXNJT2020020210 DOC编号：DOCXNJT2020020219 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为提高列车定位的精确性和连续性，采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统.针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求，将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)算法，构造了一种改进的UKF算法，通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换，从而起到调节滤波增益的作用，使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力.将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较，结果表明：传感器无观测异常时，改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法；当传感器观测值含有随机粗差时，改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法，北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%，北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%。

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