扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

摘要：

传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计，针对这一问题，结合卡尔曼滤波(KF)方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势，提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波(A-CKF)的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分，分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波(STA-CKF)方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明，相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法，新方法在保证滤波精度的前提下，使得计算成本有效降低；相比于STA-CKF方法，新方法在滤波精度和滤波实时性方面均得到明显提高。

关键词：组合滤波、容积卡尔曼滤波、卡尔曼滤波、目标跟踪、捷联惯性导航系统、初始对准

分类号：V249.3(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家863计划2010AA7010213

在线出版日期：2014-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：647-653