典型文献
基于EM估计的多模型车载组合导航算法
文献摘要：
针对行车过程中车载全球卫星导航系统受遮挡产生多径效应、可见星数量少等影响,造成的定位精度差的问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的交互式多模型车载组合导航算法.本文采用了混合高斯分布模型描述GNSS多径效应误差分布,提出了基于EM的SINS/GNSS子系统组合导航信息融合方法,实现多径效应偏置误差的估计.建立了基于零速约束的SINS/OD组合导航模型,同时利用交互式多模型算法实现了在GNSS信号丢失情况下的导航模型交互融合,提高了车载组合导航系统精度.车载实验结果表明在GNSS多径效应及信息丢失条件下,本文所提出算法能有效提高导航精度,多径效应的混合高斯模型偏置为10 m条件下,偏置估计误差小于0.5 m,水平最大定位误差为2 m,比传统交互式多模型算法定位误差降低84.62％.
文献关键词：
EM;车载组合导航;交互式多模型;多径效应
中图分类号：
作者姓名：
朱东琴;王红茹;岳敬轩
作者机构：
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]朱东琴;王红茹;岳敬轩-.基于EM估计的多模型车载组合导航算法)[J].仪器仪表学报,2022(07):239-246
A类：
可见星数
B类：
EM,模型车,车载组合导航,全球卫星导航系统,遮挡,多径效应,定位精度,期望最大化,混合高斯分布模型,GNSS,误差分布,SINS,信息融合,融合方法,偏置误差,OD,航模,交互式多模型算法,算法实现,信号丢失,交互融合,组合导航系统,系统精度,信息丢失,导航精度,混合高斯模型,估计误差,大定,定位误差
AB值：
0.261744
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