自适应抗差KF-UKF的超宽带导航定位方法

被引：13

作者：

刘韬

徐爱功

隋心

机构：

[1] 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

来源：

测绘科学 | 2017年 / 12期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

超宽带导航定位; 无迹卡尔曼滤波; 卡尔曼滤波; 自适应抗差滤波; 量测信息异常;

D O I：

10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.12.018

中图分类号：

TN925 [无线电中继通信、微波通信];

学科分类号：

摘要：

针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法。该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正。结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率。

引用

页码：104 / 111

页数：8

共 6 条

[1] 超宽带与惯性导航组合的室内导航定位
刘韬
徐爱功
隋心
[J]. 测绘科学, 2016, 41 (12) : 162 - 166
[2] 基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法[J]. 赵欣,王仕成,廖守亿,马龙,刘志国.自动化学报. 2014(11)
[3] 结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法
高为广
陈谷仓
[J]. 武汉大学学报(信息科学版) , 2014, (11) : 1323 - 1328
[4] 自适应UKF算法在目标跟踪中的应用[J]. 石勇,韩崇昭.自动化学报. 2011(06)
[5] An optimal adaptive Kalman filter
Yang, Yuanxi
Gao, Weiguang
[J]. JOURNAL OF GEODESY, 2006, 80 (04) : 177 - 183
[6] Adaptively robust filtering for kinematic geodetic positioning[J] . Y. Yang,H. He,G. Xu.Journal of Geodesy . 2001 (2-3)

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