【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及组合导航，尤其涉及一种适用于时变量测噪声的组合导航数据融合方法。
技术介绍
1、在组合导航系统中，数据融合技术对提高系统的可靠性和准确性至关重要。卡尔曼滤波器是常用的数据融合方法之一，它可以处理系统中的随机信号，并基于最小误差协方差原理实现最优状态估计。然而，卡尔曼滤波器假定量测噪声方差是恒定的。若量测噪声是时变的，基于卡尔曼滤波器的方法会出现性能退化，甚至发散的情况。组合导航系统常应用于卫星、高空侦察机、战略导弹等航天器，在复杂多变的空间环境中运行，受到各种随机干扰的影响。因此，量测噪声通常呈现时变特性。针对这一问题，一些基于多模型的自适应滤波方法和基于新息的自适应滤波方法被提出，但存在计算复杂度高、量测噪声过度调整和导航数据融合精度低等问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种适用于时变量测噪声的组合导航数据融合方法，用以提高数据融合的精确度和实时性，降低计算的复杂度，以及避免量测噪声的过度调整。
2、第一方面，本专利技术提供了一种适用于时变量测...
【技术保护点】
1.一种适用于时变量测噪声的组合导航数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述改进的门控循环单元GRU的获取方式为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
【技术特征摘要】
1.一种适用于时变量测噪声的组合导航数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳笛，孙凯，王朝霞，杜明骏，马宇，吕慧，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学山东省科学院，
类型：发明
国别省市：
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