為提高INS/GNSS組合系統(tǒng)對(duì)過程噪聲方差不確定性的魯棒性,提出一種基于極大似然準(zhǔn)則的自適應(yīng)UKF算法。在該算法中,首先利用新息向量的統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)造量測向量的后驗(yàn)概率密度,然后通過極大似然準(zhǔn)則在線求取過程噪聲方差的估值,并將其反饋至UKF濾波過程,用于調(diào)整卡爾曼增益矩陣。提出的算法可以抑制過程噪聲方差不確定性對(duì)濾波解的影響,克服了UKF的缺陷。仿真結(jié)果表明,當(dāng)過程噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差增大為其真實(shí)值的4倍時(shí),相比于UKF,提出方法的導(dǎo)航精度可至少提高45.5%;相比于ARUKF,其導(dǎo)航精度也可至少提高35.7%。跑車實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了提出算法的有效性。

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