传感器数据异常下动力定位鲁棒状态估计方法

• 作者: 冯辉 卜瑞波 徐海祥 蒋帆
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 动力定位 状态估计 鲁棒无迹卡尔曼滤波 传感器数据异常 假设检验
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 610-618
• 页数: 9页
• 分类号: U664.82
• 语种: 中文
• DOI: 10.7511/dllgxb202006008

摘要

针对时变环境带来的传感器数据异常、未知环境干扰等影响,导致基于无迹卡尔曼滤波的动力定位状态估计方法估计精度下降的问题,提出了一种鲁棒无迹卡尔曼滤波方法,该方法通过引入一种基于指数加权的观测噪声协方差矩阵R自适应更新模块和一种基于卡方分布假设检验方法的过程不确定性识别模块处理传感器数据异常情况并估计未知环境力.最后,以某平台供应船的船模为仿真对象,进行了仿真对比实验.仿真结果表明,鲁棒无迹卡尔曼滤波能够准确及时地识别传感器数据异常情况,相较于传统无迹卡尔曼滤波而言,鲁棒无迹卡尔曼滤波状态估计精度更高,收敛速度更快,表现出较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯辉		21	42	4.0	6.0
2	徐海祥		57	166	7.0	9.0
3	蒋帆		4	3	1.0	1.0
4	卜瑞波		2	0	0.0	0.0