【摘 要】
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为提高无人机INS/GNSS组合导航对过程噪声方差的自适应能力,提出了一种具有先验状态协方差反馈控制的自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法.在该算法中,首先将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中,构成CKF协方差传播的闭环结构;然后,基于极大似然准则,利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息,建立了一种先验状态协方差在线反馈控制策略.提出的方法在调整过程中能够保证先验状态协方差的正定性,克服了传统噪声统计估计方法需要对负定结果进行额外修正的缺陷,从而有效抑制了过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,提高
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西安 710072
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为提高无人机INS/GNSS组合导航对过程噪声方差的自适应能力,提出了一种具有先验状态协方差反馈控制的自适应容积卡尔曼滤波(CKF)算法.在该算法中,首先将系统后验状态和误差协方差信息反馈至滤波过程中,构成CKF协方差传播的闭环结构;然后,基于极大似然准则,利用估计窗口内的反馈状态和误差协方差信息,建立了一种先验状态协方差在线反馈控制策略.提出的方法在调整过程中能够保证先验状态协方差的正定性,克服了传统噪声统计估计方法需要对负定结果进行额外修正的缺陷,从而有效抑制了过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,提高了CKF用于无人机INS/GNSS组合导航解算时的自适应能力.通过无人机INS/GNSS组合导航仿真实验验证了提出算法的有效性.
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