多渐消因子卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

针对卡尔曼滤波在系统模型失配和未知干扰情况下鲁棒性差的特点,对于一类线性模型提出了多渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法利用卡尔曼滤波取得最佳增益时残差序列互不相关的性质,可以在线自适应地调整多个渐消因子,从而对多个数据通道进行渐消,即使当滤波达到稳态时仍然可以调整滤波增益,使得该算法对模型失配和未知干扰有较强的鲁棒性。将该算法用于噪声统计不准确的SINS初始对准,数值仿真表明,当系统模型存在不准确情况时,新方法对航向误差角的估计精度较单渐消因子卡尔曼滤波和常规卡尔曼滤波分别提高了70%和43%,证明了该算法的有效性。