.png){kind=icon}
返回
A Computationally Efficient and Robust Filtering Framework for Underwater Multi-sensor Navigation
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/tim.2026.3736119.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
现有高精度鲁棒滤波算法虽然精确，但计算量大且需要大量迭代，使其不适用于自主水下航行器（AUV）平台，因为实时处理和有限的机载资源至关重要。为解决这一问题，提出了一种新颖的计算高效且鲁棒的滤波框架，显著减少了迭代和计算需求，同时保持对含离群值测量的强鲁棒性。本文对稳定性、收敛性和计算复杂度进行了理论分析以验证该框架。实验结果表明，所提出的方法能够在AUV上实现高精度和鲁棒的状态估计，大幅降低计算负载和迭代次数，在实用的AUV场景中优于现有的鲁棒滤波算法。
Keyword:
Underwater Multi-sensor Navigation
Federated Filter
Robust Filter
Information Fusion
State Estimation
期刊
IF:
5.9
论文数:
2.0W
被引数:
5.8W
机构
查看更多机构
引用论文
暂无论文信息