【摘要】：針對無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系統(tǒng)強非線性或狀態(tài)模型不精確的情況下,存在濾波精度降低甚至發(fā)散的問題,提出一種改進的強跟蹤SVD-UKF算法。該算法采用奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法改進UKF中狀態(tài)協(xié)方差矩陣的迭代,保證協(xié)方差矩陣的非負定性及迭代的穩(wěn)定性;算法基于強跟蹤濾波(Strong Tracking filter,STF)理論框架,對改進的SVD-UKF引入多重漸消因子自適應調整狀態(tài)協(xié)方差矩陣,在系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生突變的情況下,實現(xiàn)系統(tǒng)真實狀態(tài)的強跟蹤。將該算法在BDS/INS組合導航中仿真驗證,結果表明了該算法的有效性。
[Abstract]:An improved strong tracking (Unscented Kalman algorithm is proposed to solve the problem that the filtering accuracy decreases or even diverges when the system is strongly nonlinear or the state model is imprecise. The method of singular value decomposition (Singular Value DecompositionSVD) is used to improve the iteration of the state covariance matrix in UKF to ensure the nonnegative definiteness of the covariance matrix and the stability of the iteration. The multilevel fading factor is introduced into the improved SVD-UKF to adjust the state covariance matrix adaptively. The strong tracking of the real state of the system is realized when the state of the system changes suddenly. The simulation results of the algorithm in BDS/INS integrated navigation show the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;云南省礦物管道輸送工程技術研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.51169007) 云南省科技計劃項目(No.2013CA022,No.2012DA005,No.2011DH034) 云南省中青年學術和技術帶頭人后備人才培養(yǎng)計劃項目(No.2011CI017)
【分類號】：TN967.2

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本文編號：2198820