[口碑之选] 自适应动态导航定位

本书首先分析了函数模型误差补偿和随机模型误差补偿法；讨论了Kalman滤波的残差向量、新息向量及状态预报值残差向量的解析关系及协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题；对抗差滤波、Sage自适应滤波进行了综合比较与分析。创建了一套全新的动态自适应抗差滤波理论体系，研究了相应解的性质。构造了三段函数、两段函数和指数函数三种动态自适应因子；讨论了Sage滤波与自适应滤波组合的导航解算方法，基于方差分量估计的自适应滤波理论。构造了最优自适应滤波理论。建立了卫星轨道的自适应定轨理论与方法，提出了一种综合Sage滤波和自适应抗差滤波的新的轨道计算方法。最后对组合导航理论进行了探讨。

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动态导航定位是航空和航天飞行器导航与定轨、航海舰船和陆地车辆导航与定位、远程武器巡航与控制的重要手段，也是一种快速的大地测量定位手段。国内外已广泛开展动态导航与定位理论、方法与器件的研制。动态导航定位的质量不仅取决于导航手段、器件的精度和可靠性，同时也取决于导航计算理论和方法的严密性、合理性和可靠性。

运动导航定位一般应用Kalman滤波算法。但是标准Kalman滤波有两个明显的缺点：一是当载体本身发生突变或产生较大扰动加速度时，载体的先验状态方程不可能可靠地预测载体的未知状态；二是Kalman滤波受到参数初值的影响十分明显，初值不可靠，则最终解必然受到歪曲。针对Kalman滤波存在的问题，许多学者提出了多种改进措施，如序贯统计检验与修复技术，单历元观测信息平差技术，附加模型参数误差补偿技术，随机模型不确定度重估技术，遗忘记忆滤波技术等。