卡尔曼滤波系统和量测噪声自适应估计的关联性

被引：10

作者：

魏伟 ^{[1
]}

秦永元 ^{[1
]}

张晓冬 ^{[2
]}

张亚崇 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北工业大学自动化学院

[2] 中航工业西安飞行自动控制研究所

来源：

测控技术 | 2012年 / 31卷 / 12期

关键词：

卡尔曼滤波; 系统噪声和量测噪声; 自适应估计; 数据扰动情形;

D O I：

10.19708/j.ckjs.2012.12.024

中图分类号：

TN967.2 [复合导航系统];

学科分类号：

080401 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

卡尔曼滤波是惯导系统(INS)/GPS组合导航的主要算法之一,Sage-Husa算法是在卡尔曼滤波基础上,为减少系统噪声和量测噪声的不确定性对误差估计的影响而采用的自适应估计方法。对Sage-Husa算法提出了4条改进措施;并通过在3种数据扰动情形下的仿真计算发现,只对一类噪声做自适应估计更容易产生较大的偏差,对系统噪声和量测噪声两类噪声同时做自适应估计,其效果要优于只对一类噪声做自适应估计,把此现象定义为卡尔曼滤波的系统和量测噪声自适应估计的关联性。这个结果不同于一些文献的观点。此项研究对自适应卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航的工程化应用有较高的实用价值。

引用

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