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【24h】

Particle swarm optimization for GPS navigation Kalman filter adaptation

机译:用于GPS导航卡尔曼滤波的粒子群优化算法。

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摘要

, we define the degree of ratio of divergence (ROD) as the trace of innovation covariance matrix: Equation 28 [Figure omitted. See Article Image.] This parameter can be utilized for detection of divergence/outliers or adaptation for adaptive filtering. In addition, the other parameter for detecting the high dynamic motion is given by: Equation 29 [Figure omitted. See Article Image.] where: Equation 30 [Figure omitted. See Article Image.] Here,
机译:,我们将散度比(ROD)的程度定义为创新协方差矩阵的踪迹:公式28 [省略了图。请参阅文章图像。]此参数可用于检测散度/离群值或对自适应过滤进行自适应。另外,用于检测高动态运动的另一个参数由以下公式给出:公式29 [省略图。参见文章图像。]其中:公式30 [省略图。参见文章图片。]在这里,

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  • 来源
    《Aircraft Engineering and Aerospace Technology》 |2009年第4期|p.1-11|共11页
  • 作者单位

    Dah-Jing Jwo, Department of Communications, Navigation and Control Engineering, National Taiwan Ocean University, Keelung, Taiwan Shun-Chieh Chang, Prolific Technology, Hsinchu City, Taiwan;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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