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A new adaptive Kalman filter for navigation systems of carrier-based aircraft

Chinese Journal of Aeronautics 2022年第1期35卷 416-425页

作者： Lifei ZHANG Shaoping WANG maria sergeevna selezneva Konstantin Avenirovich NEUSYPIN Department of Informatics and Control Systems Bauman Moscow State Technical University Moscow 101000Russia School of Automation Science and Electrical Eingineering Beihamng University Beijing 100083China

The features of carrier-based aircraft’s navigation systems during the approach and landing phases are investigated.A new adaptive Kalman filter with unknown state noise statistics is proposed to improve the accuracy of the INS/GNSS integrated navigation *** adaptive filtering algorithm aims to estimate and adapt the unknown state noise covariance Q in high dynamic conditions,when the measurement noise covariance R is assumed to be known empirically in *** new adaptive Kalman filter based on the innovation sequence and pseudo-measurement vector approach makes it more effective to estimate and adapt *** simulation results and semi-physical experiments show that the application of the proposed adaptive Kalman filter can guarantee a higher estimation accuracy of the state variables.

关键词： Adaptive filters Apriori statistics Deck landing aircraft Innovation sequence State noise covariance

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