基于自适应SRUKF的无人机位姿预测方法

• 作者: 孔星炜 符毅 董新民
• 来源期刊: 应用光学
• 学科: 航空航天
• 关键词: 自主空中加油 噪声自适应 Mahalanobis距离 最小偏度采样 平方根无迹卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 光电系统与工程
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: V249.1
• 字数: 3397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.5768/JAO201940.0101004

摘要

针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题,建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统,并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptivesquare-root unscented kalman filter,ASRUKF)算法.该算法通过观测值与估计值残差的Ma-halanobis距离时刻修正系统噪声协方差,再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合,从而达到时变噪声自适应抑制,滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果.仿真结果表明,相比标准SRUKF,ASRUKF计算耗时减少约38.8％,位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍,且对于时变噪声鲁棒性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董新民	空军工程大学航空航天工程学院	134	697	13.0	19.0
2	孔星炜	空军工程大学航空航天工程学院	15	136	6.0	11.0
3	符毅	空军工程大学航空航天工程学院	2	1	1.0	1.0