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基于卡爾曼濾波器及多傳感狀態(tài)的融合估計算法介紹
采用CarlsON 最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則， 將基于Kalman 濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計方法應(yīng)用到雷達跟蹤系統(tǒng)。仿真實驗表明，多傳感器Kalman 濾波狀態(tài)融合估計誤差小于單傳感器Kalman 濾波得出的狀態(tài)估計誤差，驗證了方法對雷
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卡爾曼濾波器及多傳感狀態(tài)融合估計算法
采用CarlsON 最優(yōu)數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)則， 將基于Kalman 濾波的多傳感器狀態(tài)融合估計方法應(yīng)用到雷達跟蹤系統(tǒng)。仿真實驗表明，多傳感器Kalman 濾波狀態(tài)融合估計誤差小于單傳感器Kalman 濾波得出的狀態(tài)估計誤差，驗證了方法對雷
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基于GPS／INS實現(xiàn)某自行高炮導(dǎo)航系統(tǒng)的改造設(shè)計
為提高某高炮導(dǎo)航性能，在分析GPS和INS導(dǎo)航優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，采取GPS／INS的組合導(dǎo)航方式對某自行高炮的導(dǎo)航系統(tǒng)進行改造。分別介紹了GPS和INS的導(dǎo)航原理，給出GPS／INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型并對關(guān)鍵技術(shù)進行說明，使用自適應(yīng)卡爾曼濾波對數(shù)據(jù)進行處理。實驗表明該系統(tǒng)改善了炮車單獨使用INS造成的誤差積累問題。
