Abstract-Syftet med detta papper är att presentera en ny INS/GPS sensor fusionssystem, baserat på State-Dependent Riccati Equation (SDRE) icke-linjär filtrering, för Unmanned Aerial Vehicle (UAV) lokaliseringsproblem. SDRE navigationsfilter föreslås som ett alternativ till Extended Kalman Filter (EKF), som till stor del har använts i litteraturen. Baserat på optimal kontrollteori löser SDRE-filtret problem kopplade till EKF-filtret såsom linjäriseringsfel, vilket kraftigt minskar UAV:s lokaliseringsprestanda. Stabilitetsbevis för SDRE-linjärt filter presenteras och valideras också på ett 3D-UAV-flygscenario. Resultaten från SDRE:s navigationsfilter jämfördes med EKF:s navigationsfilterresultat. Denna jämförelse visar bättre UAV lokalisering prestanda med hjälp av SDRE filter. SDRE-navigeringsfiltrets lämplighet för ett ocentrerat Kalman-navigeringsfilter för mycket icke-linjära UAV-flygningar visas också. Index Terms-Sensor datafusion, tillståndsberoende Riccati ekvation (SDRE) ickelinjära filter, SDRE stabilitet, obemannade luftfartyg (UAV) lokalisering.
I REF föreslås ett tillståndsberoende Riccati-ekvationsnavigeringsfilter för UAV-lokaliseringsproblem, med hjälp av data från det fordonsbaserade tröghetsnavigeringssystemet och GPS.
Robust INS/GPS Sensor Fusion for UAV Localization Using SDRE Nonlinear Filtering
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}