【摘 要】
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针对姿态估计领域中,当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时,传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶,使滤波估计性能降低等问题,提出了一种鲁棒化的四元数平方
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针对姿态估计领域中,当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时,传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶,使滤波估计性能降低等问题,提出了一种鲁棒化的四元数平方根容积卡尔曼滤波算法。通过研究引入M估计的Huber鲁棒化滤波框架,对四元数平方根容积卡尔曼滤波算法的量测更新进行修正,增强滤波估计的鲁棒性。以SINS/GPS位置松组合为应用研究背景,在不同仿真环境下,对比验证所提出算法对于姿态、速度和位置估计效果,试验结果表明,所提出算法具有更好滤波鲁棒性和稳定性。
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