基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航算法

• 作者: 熊鑫 黄国勇 王晓东
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 关键词: 强跟踪 卡方检验 多重渐消因子 容积卡尔曼滤波(CKF) 组合导航
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化|Computer and Automation
• 页码范围: 330-336
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.201905140194

摘要

针对标准容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)在载体状态突变时滤波精度下降的问题,提出了一种基于多重渐消因子的强跟踪SVDCKF组合导航(strong tracking SVDCKF integrated navigation algorithm based on multiple fading factors,MST-SVDCKF)算法.该算法引入SVD代替标准CKF中的Cholesky分解,提高了状态协方差阵分解迭代时的数值稳定性;通过卡方检验对系统状态进行评估,当系统出现状态突变时,采用多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调节,使得不同滤波通道具有不同的渐消能力,以实现对载体真实状态的强跟踪.仿真结果表明,与标准CKF和传统STCKF相比,该算法调节能力更强,滤波精度更高.