協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)是提升平臺協(xié)作性能的重要保障和關(guān)鍵技術(shù),針對復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航信息測量數(shù)據(jù)丟包或延遲問題,提出一種協(xié)同導(dǎo)航濾波用不完全量測環(huán)路和積數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法（IM-LSPADA）,將局部節(jié)點狀態(tài)與友鄰節(jié)點狀態(tài)進(jìn)行擴(kuò)維,協(xié)同節(jié)點的狀態(tài)噪聲聯(lián)合擴(kuò)維,為系統(tǒng)狀態(tài)變量,友鄰節(jié)點測距為觀測量,對狀態(tài)與量測噪聲的后驗概率密度函數(shù)進(jìn)行高斯近似;量測數(shù)據(jù)隨機(jī)延遲或丟包時,采用上一時刻量測量作為系統(tǒng)觀測值,基于確定積分點進(jìn)行采樣的貝葉斯框架,計算預(yù)測目標(biāo)節(jié)點位置,進(jìn)行定位。通過無跡變換（UT）傳播的sigma積分點進(jìn)行IM-LSPADA估計仿真和實驗結(jié)果表明,量測數(shù)據(jù)丟失時,能夠完成目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的定位和跟蹤。與未考慮量測隨機(jī)延遲的SPBP算法相比,改進(jìn)算法的橫軸位置誤差降低了76%,縱軸位置誤差降低了66%,精度可達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的和積數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法（SPADA）的精度。 

【文章來源】：儀器儀表學(xué)報. 2020,41(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

協(xié)同導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通信

y軸位置誤差

x軸速度誤差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3029326