<%@ language="VBSCRIPT" codepage="65001" %> 测控技术杂志社,测控在线—组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究
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组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究
李旦,秦永元,梅春波
西北工业大学 自动化学院,陕西 西安 710129
摘要:针对常规卡尔曼滤波由于噪声的统计特性与实际情况不相符而引起滤波误差增大的问题,提出了一种新的在线估计系统噪声和量测噪声的自适应滤波算法。新算法通过新息序列自适应量测噪声,对SageHusa滤波算法进行改进以估计系统噪声,该算法在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算。最后对改进的新算法与常规卡尔曼滤波算法作了对比试验分析,结果表明了改进算法的有效性。
关键词:卡尔曼滤波;自适应滤波;新息序列;SageHusa滤波;组合导航
中图分类号:U666.1文献标识码:A文章编号:1000-8829(2011)03-0114-03
An Improved Adaptive Kalman Filter Algorithm for SINS/GPS Integrated Navigation System
LI Dan, QIN Yong yuan, MEI Chun bo
School of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710129,China
Abstract:A new adaptive Kalman filter algorithm is presented aiming at figure out accretion on the error of Kalman filter when process noise covariance matrix (Q) and measurement noise covariance matrix (R) are incorrectly with actual noise.The algorithm estimates R based on innovation sequence of measure and Q through an improved SageHusa adaptive filter,which can keep the filter work steadily and correctly when Q and R are unknown.Practical test on the new approach and the conventional Kalman filter algorithm comparably is given,the results demonstrate that the new algorithm is valid when applied in SINS/GPS integrated navigation system.
Key words:Kalman filtering;adaptive filtering;innovation sequence;sage husa filtering;integrated navigation
 
在这里下载该文章  (来源:<<测控技术>>杂志  2011 年 第 3 期)

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