För att ta itu med problemet med låg noggrannhet för den vanliga filteralgoritmen i SINS/DVL-integrerad navigering, presenteras ett ocentrerat informationsfilter (SR-UIF) i detta dokument. Den föreslagna metoden: (1) antar stat sannolikhet approximation i stället för Taylor modell linearization i EKF algoritm för att förbättra noggrannheten av filtrering estimering; (2) väljer den mest lämpliga parametern form vid varje filtreringssteg för att helt enkelt beräkna komplexiteten; (3) omvandlar kvadratroten för att säkerställa symmetri och positiv bestämdhet av kovariansmatrisen eller informationsmatrisen, och sedan för att öka stabiliteten hos filtret. Simuleringsresultaten visar att uppskattningsnoggrannheten för SR-UIF är högre än för EKF, och liknar UKF; medan beräkningskomplexet för SR-UIF är lägre än för UKF.
Resultaten visar att spårningsnoggrannheten för det integrerade positioneringssystemet är mycket högre än för SINS ensam REF.
Square-Root Unscented Information Filter and Its Application in SINS/DVL Integrated Navigation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}