[发明专利]一种应用在初始对准中的SVM自适应卡尔曼滤波方法在审
| 申请号： | 201810233753.5 | 申请日： | 2018-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN108663068A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 吴峻;柏帆;陈兆国 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G01C25/00 | 分类号： | G01C25/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用在初始对准中的SVM自适应卡尔曼滤波方法。该方法包括：1)建立捷联惯性测量系统初始对准数学模型；2)新息方差的计算；3)支持向量机的设计：针对噪声模型难以量化及系统发生突变，从而引起滤波器发散、数值不稳定的问题，提出引入一种支持向量机产生的自适应因子，提升算法的鲁棒性，提高对状态与参数突变的跟踪能力；4)SVMAKF滤波器的构建：基于自适应原则和支持向量机卡尔曼滤波构建一种SVMAKF滤波器，实时修正捷联惯性测量系统的噪声协方差阵，提高初始对准的精度和稳定性。本发明显著改善了卡尔曼滤波器的性能，防止滤波器发散，提高初始对准的精度和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 初始对准 滤波器 自适应 卡尔曼滤波 支持向量机 捷联惯性测量 发散 构建 突变 卡尔曼滤波器 噪声协方差阵 实时修正 数学模型 系统发生 噪声模型 鲁棒性 方差 算法 新息 应用 量化 跟踪 引入 | ||
【主权项】：
1.一种应用在初始对准中的SVM自适应卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立捷联惯性测量系统初始对准数学模型：包含系统的状态方程、观测方程的建立，系统的环境噪声的建模；2)新息方差的计算：包含系统k时刻新息的理论方差，k时刻新息测得的方差；3)支持向量机的设计：针对噪声模型难以量化及系统发生突变，从而引起滤波器发散、数值不稳定的问题，提出引入一种支持向量机产生的自适应因子，提升算法的鲁棒性，提高对状态与参数突变的跟踪能力；4)SVMAKF滤波器的构建：基于自适应原则和支持向量机卡尔曼滤波构建一种SVMAKF滤波器，实时修正捷联惯性测量系统的噪声协方差阵，提高初始对准的精度和稳定性。
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