基于奇异值分解的多重渐消鲁棒Cubature卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

    在线阅读 下载PDF 导出详情
    摘要 为了提高标准Cubature卡尔曼滤波(CKF)的稳定性和鲁棒性,提出一种改进的多重渐消H∞滤波cubamre卡尔曼滤波算法。首先基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;其次,引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波器;最后,提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准Cubature卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性。实际GPS/INS组合导航实验表明,改进的多重渐消H∞滤波Cubature卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散提高算法的稳定性,而且对观测野值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准CKF算法相比,XYZ三个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%。
    机构地区 不详
    出处 《中国惯性技术学报》 2013年4期
    出版日期 2013年04月14日(中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
    • 相关文献
    Baidu
    map