10.3969/j.issn.1003-0107.2023.08.006
基于鲁棒增强的因子图多源信息融合算法
为了解决组合导航系统中各传感器因受环境影响而产生观测值异常的问题,提出了一种基于鲁棒增强的因子图多源信息融合算法.首先,将组合导航解释为具有拓扑结构的因子图;其次,通过推理组合导航系统的因子图模型,对惯性导航系统(INS)、全球定位系统(GPS)和磁力计(Mag)进行信息融合,计算出导航状态的最优估计值;然后,在此基础上设计动态权重函数,合理动态地调整各因子的权重;最后,利用仿真试验将传统因子图算法和改进的因子图算法进行对比,结果表明:东、北轴向位置的误差分别为0.38、0.62m,相比传统因子图算法,该算法位置精度提升近70％,拥有更好的导航性能和鲁棒性.
鲁棒性、因子图、信息融合、组合导航、动态权重
TP391(计算技术、计算机技术)
2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
27-32
