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文档简介

基于卡尔曼滤波的组合导航多源信息融合方法分析 1 11.2卡尔曼滤波 11.3基于卡尔曼滤波的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证 31.3.1惯性/GNSS组合导航算法仿真分析 4 51.3.4地基无线电导航算法仿真分析 6 7卡尔曼滤波对{W}和{V}的限制要求是零均值且互不相关的白噪声序列。卡尔曼滤波器其他导航系统1.3基于卡尔曼滤波的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证惯导/GNSS卡尔曼滤波输出(位置误差(米))对惯性/GNSS组合导航进行了可观测度分析，共18个状态量分别为惯性/惯性/GNSS可观测度分析018个状态分量。惯导/星光卡尔曼滤波输出(平台读差角(秒))惯导/星光卡尔曼遮波输出(速度诀整(米秒))惯导/星光卡尔曼滤波输出(位置误差(米))惯导/星光卡尔曼滤波输出(平台读差角(秒))惯导/星光卡尔曼遮波输出(速度诀整(米秒))对惯性/星光组合导航进行了可观测度分析，共18个状态量分别为惯性/星光可观测度分析惯性/星光可观测度分析18个状态分量对惯性/视觉组合导航进行了可观测度分析，共18个状态量分别为误差的可观测度，10-15为三向陀螺常值漂移误差和三向一阶马尔可夫漂移误差的可惯性/视觉可观测度分析惯性/视觉可观测度分析18个状态分量图1.11为地基无线电导航卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线，图1.8为地基无线的3.5中建立的数学模型可以有效地利用地基无线电导航系统对惯导系统输出量进行卡尔曼滤波输出(平台误差角(秒))卡尔曼滤波输出(速度误差(米/秒))1.3.5着陆引导导航算法仿真分析针对惯性/视觉的组合导航模式，在仿真中进行仿真，图1.10为ILS的仿真输出图像。图1.11为卡尔曼滤波输出的位置误差曲线，图1.12为卡尔曼滤波输出的速度误差终误差很小。证明本文在第三章的3.6中建立的数学模型可以有效地利用地基无线电导航系统对惯导系统输出量进行辅助修正。横向波束偏角(度

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