摘要：针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器（rank Kalman filter,RKF）与交互式多模型算法（interactive multiple model filter,IMM）相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法（IMM-RKF）。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）和交互式多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）,提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 航空航天科学与工程
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > EI 工程索引(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：移动机器人 秩滤波 交互式多模型 组合导航
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
