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更新时间:2024.04.27
基于CKF的GPS定位误差估计及故障检测

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针对卡尔曼滤波(KF,Kalnan filter)算法无法解决非线性系统估计的问题和扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法在GPS卫星导航定位误差估计中存在的线性化误差大、需求解繁琐的Jacobian矩阵等问题,将较新型的卡尔曼滤波算法——容积卡尔曼滤波(CKF,cubature Kalman filter)应用于GPS定位计算,在算法精度上与KF和EKF算法进行了比较,并利用定位误差进行GPS故障卫星的检测。利用实测导航电文数据进行实验,结果表明:CKF用于导航定位估计不仅精度高,而且实现简单,无可调参数,性能明显优于KF和EKF,并可进一步用于故障检测。

球面带形插值平移网络逼近的误差估计

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构造了具有插值性质的球面带形平移网络,并且给出了在一致范数下对连续函数逼近的上界估计。

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