抗差自适应UKF算法在地基光学跟踪空间目标中的应用

• 作者: 刘光明 徐帆江
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 抗差滤波 自适应无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法 时变噪声统计估计 滤波稳定性
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 623-629
• 页数: 7页
• 分类号: V448.22
• 字数: 5524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.03.21

摘要

滤波过程中若噪声的统计特性发生时变,则会引起传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的滤波精度快速降低、滤波收敛性不定甚至发散,针对这个问题提出了具有鲁棒性的UKF算法.首先根据极大后验估计(maximum a posterior estimate,MAPE)原理,推导出无偏的近似最优 MAPE常值噪声统计特性的滤波估计公式,并给出了时变噪声统计估计器相关参数的一整套递推公式.考虑到观测数据粗差的存在,将可以在线估计时变噪声特性的方法和具有鲁棒特性的滤波因子相结合,以有效抑制观测数据的粗差值对滤波稳定性和收敛性的影响.最后,以地面站对空间非合作目标的光学测角跟踪为应用背景的仿真实例表明,该算法在噪声统计特性未知或不准确且过程噪声矩阵时变、观测数据存在个别粗差情况下,滤波依然收敛,其滤波精度及稳定性提高较为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐帆江	中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室	14	168	7.0	12.0
2	刘光明	中国科学院软件研究所天基综合信息系统重点实验室	12	181	5.0	12.0