高斯混合模型优化的四元数约束CKF姿态估计

摘要：

针对四元数非线性滤波在姿态估计中噪声为非理想高斯分布时随机模型的失配现象,提出了一种基于高斯混合模型的四元数约束容积卡尔曼滤波(GM-QCKF).讨论了四元数在容积卡尔曼滤波中的加权均值方法,并利用高斯混合模型对高斯分量更新与求和从而精化随机模型,最后通过两步投影理论做归一化限制,有效地改进了四元数约束容积卡尔曼滤波的稳定性.通过仿真测试,表明GM-QCKF可明显提高姿态估计精度;跑车试验验证了GM-QCKF算法在实际应用中精度和稳定性的优势.

关键词：四元数约束、容积卡尔曼滤波、非高斯噪声、高斯混合滤波、姿态估计

所属期刊栏目：39

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2018-09-30（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：913-919