基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法

• 作者: 胡高歌 阎海峰 高兵兵 高社生
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 自适应无迹卡尔曼滤波 噪声统计估计 极大似然准则 滚动时域估计
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 1629-1637
• 页数: 9页
• 分类号: V249.3
• 字数: 6957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2016.07.23

摘要

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法.首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF.提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷.通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system,INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高社生	西北工业大学自动化学院	96	792	15.0	20.0
2	高兵兵	西北工业大学自动化学院	6	39	4.0	6.0
3	胡高歌	西北工业大学自动化学院	12	148	7.0	12.0
4	阎海峰	西北工业大学自动化学院	9	48	5.0	6.0