自适应抗差KF-UKF的超宽带导航定位方法

摘要：

针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法.该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正.结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率.

关键词：超宽带导航定位、无迹卡尔曼滤波、卡尔曼滤波、自适应抗差滤波、量测信息异常

所属期刊栏目：42

分类号：P228(大地测量学)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFC0803102;辽宁省高等学校创新团队项目LT2015013;国家重点实验室高校合作项目KX162600035

在线出版日期：2018-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：104-111