M估计的强跟踪SVD-UKF算法在组合导航中的应用

• 作者: 孙磊 池传国 黄国勇
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: UKF SVD M估计理论 组合导航
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 42-45,54
• 页数: 5页
• 分类号: TN961
• 字数: 4269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.07.012

摘要

针对强跟踪奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法在新息数据误差较大时易导致滤波精度降低的问题,文中提出一种基于M估计的强跟踪SVD-UKF算法.该算法利用M估计理论,对异常新息数据进行“筛选”,保留有用新息,剔除有害新息,有效避免由卫星信号野值引起的粗差对强跟踪SVD-UKF算法的鲁棒性影响.将该算法应用于组合导航系统仿真实验,结果证明了本文方法有效的提高了系统在新息数据异常时的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇	昆明理工大学信息工程与自动化学院	54	195	7.0	12.0
5	孙磊	昆明理工大学信息工程与自动化学院	9	39	3.0	6.0
9	池传国	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	1	1.0	1.0