第1个回答 2024-06-10
动态导航定位在航空、航天、航海、陆地车辆及远程武器等领域扮演着关键角色，作为高效的大地测量定位手段，其应用广泛。其性能的优劣不仅取决于导航设备的精度和稳定性，还依赖于导航计算理论的严谨性、有效性和稳定性。
通常，运动导航定位采用Kalman滤波算法。然而，标准Kalman滤波存在两个主要问题：首先，当载体经历突发变化或受到较大干扰时，其预先设定的状态方程无法准确预测未知状态；其次，算法对初始参数的依赖性很强，一旦初始值估计不准确，最终的定位结果会受到显著影响。为解决这些问题，众多学者提出了创新改进策略，如序贯统计检验与修复技术、单历元观测信息平差技术、模型参数误差补偿技术、随机模型不确定度重估以及遗忘记忆滤波等方法，以提升导航定位的精度和鲁棒性。