| 基于改进卡尔曼滤波算法的行人航向角估计 |
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| 引用本文： | 吴艺旋,张爱军,杨萌.基于改进卡尔曼滤波算法的行人航向角估计[J].导航定位于授时,2023,10(2):100-107. |
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| 作者姓名： | 吴艺旋 张爱军 杨萌 |
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| 作者单位： | 南京理工大学机械工程学院，南京 210094 |
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| 基金项目： | 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_0103) |
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| 摘 要： | 基于惯性导航的行人航位推算是一种针对未知环境行人定位的常用方法，然而传感器自身的惯性漂移、噪声特性不确定、动力学模型不准确等因素，会导致航位推算时行人航向角估计精度不高的问题，从而造成行人定位精度的降低。针对上述问题，提出了一种多渐消因子强跟踪H∞平方根容积卡尔曼滤波（MSTHSCKF）融合算法。其中H∞思想保证在极端噪声下最小化误差，增强系统鲁棒性，多渐消因子能够避免系统在模型不确定情况下精度的降低，平方根思想确保了协方差矩阵的对称性和半正定性。实验结果表明，与现有滤波算法相比，MSTHSCKF估计的行人航向角具有更高的精度、稳定性和鲁棒性，能够确保更高的行人定位精度。
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| 关 键 词： | 行人航向角估计 平方根容积卡尔曼滤波 多渐消因子 H∞滤波器 行人航位推算 |
Pedestrian heading angle estimation based on improved Kalman filter |
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| WU Yixuan,ZHANG Aijun,YANG Meng.Pedestrian heading angle estimation based on improved Kalman filter[J].Navigation Positioning & Timing,2023,10(2):100-107. |
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| Authors: | WU Yixuan ZHANG Aijun YANG Meng |
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| Institution: | School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China |
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