地磁测量数据中的异常值严重影响了地磁匹配导航的精度，严重破坏了其可靠性。 本文研究了一种可以消除异常值影响的新算法。 首先，设计了权重函数，并介绍了其鲁棒估计的原理。 通过将匹配轨迹和参考轨迹之间的关系方程与地磁信息的泰勒级数展开结合起来，获得了经度，纬度和航向误差的数学表达式。 鲁棒的目标函数是通过权重函数和数学表达式获得的。 然后将地磁匹配问题转换为非线性方程的解。 最后，采用牛顿迭代法来实现该新算法。 仿真结果表明，与传统的均方差（MSD）算法相比，该算法的匹配误差降低到7.75％，而在离群点为40nT时，与常规的迭代轮廓匹配算法相比，该算法的匹配误差降低到18.39％。 同时，当离群点为400nT时，新算法的位置误差为0.017°，而其他两种算法均不匹配。
2021-11-29 18:29:00
532KB
1
交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）算法是解决机动载体运动模型不确定的定位问题的次优算法，在载体做模型确定的运动时该方法仍得到次优解且浪费运算资源。针对IMM-EKF算法的此类缺陷，采用离线训练的概率神经网络模型，实时判断当前运动模型分类，在运动模型确定的状态下选择对应的单一模型进行运算，而在运动模型不确定的状态下选择IMM-EKF算法，既保证定位精度，又减少了不必要的运算量。仿真对比实验验证了相比于IMM-EKF算法，新算法在精度方面的优势。
2021-08-11 14:57:24
429KB
1
该程序采用C/C++（一开始是C++，后来为了做嵌入式，改成了C）语言编写而成，支持RENIX3.04文件和OEM7二进制数据文件的SPP解算，可自由选择GPS、BDS系统，可自由选择单频、双频、双频无电离层组合SPP解算。该程序简单易懂，注释明确，适合卫星导航方向的新手学习和使用。
2021-07-23 21:02:59
309.39MB
1