模糊抗差自适应粒子滤波及其在组合导航中的应用

在研究模糊控制理论的基础上,吸收了粒子滤波、自适应滤波和抗差估计的优点,提出一种新的模糊抗差自适应粒子滤波算法。文中根据量测向量中的粗差对状态向量滤波的影响,建立抗差自适应粒子滤波模型,获得自适应因子,然后对滤波处理后的数据残差基于模糊理论构造等价权函数,利用等价权函数和自适应因子合理地分配信息,因而可以达到一般滤波方法无法达到的滤波精度,且能有效地控制粗差对导航解的影响。最后,将该算法应用到组合导航系统中,并进行仿真验证。仿真结果证明,文中提出的模糊抗差自适应粒子滤波算法的滤波精度相对于扩展Kalman滤波和粒子滤波提高了3至5倍,明显提高了导航定位精度,且计算简单,便于实时性计算。