在深入研究適用于低成本IMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)非線性濾波的基礎(chǔ)上,提出了一種基于交互式多模型自適應(yīng)魯棒容積卡爾曼濾波算法.該算法將交互式多模型算法引入H∞濾波容積卡爾曼濾波器,能夠有效提升濾波算法的穩(wěn)定性和質(zhì)量.根據(jù)采集的低成本慣導(dǎo)GPS導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了兩組濾波方案,性能分析結(jié)果表明,改進(jìn)的交互式多模型魯棒容積卡爾曼濾波算法位置估計(jì)精度提高了41.4%,速度估計(jì)精度提高了36.0%.同時(shí)設(shè)計(jì)的濾波試驗(yàn)結(jié)果表明該算法能有效抑制系統(tǒng)噪聲取值不準(zhǔn)確引起的濾波不穩(wěn)定,尤其適用于噪聲取值偏離最優(yōu)值較多的情況,也即能夠有效抑制野值對(duì)濾波結(jié)果的影響.

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【文章目錄】：
1 混合CKF/H∞非線性魯棒濾波
2 交互式多模型魯棒容積卡爾曼濾波
    2.1 交互式多模型算法
    2.2 交互式多模型魯棒CKF算法過(guò)程
3 IMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)
4 算法性能實(shí)驗(yàn)分析
5 結(jié)論



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