基于Huber M-CKF的UUV目标跟踪算法

作者：王斌; 温泉; 范世东

来源：水下无人系统学报, 2020, 28(01): 39-45.

• 无人水下航行器
• 卡尔曼滤波
• M极大似然估计代价函数

针对无人水下航行器(UUV)目标跟踪精度不高的问题,文中将一种鲁棒性较强的M极大似然估计代价函数引入Huber-容积卡尔曼滤波(H-CKF)并应用于UUV的目标跟踪定位算法中,通过改变归一化新息协方差的方法对CKF矩阵进行线性化求解。建立了UUV运动模型及观测模型,在不同的非高斯噪声干扰下与转换测量卡尔曼滤波、CKF和扩展卡尔曼滤波3种滤波算法进行对比试验,验证了HM-CKF的滤波精度和稳定性优于传统算法。

• 单位
  长江航道规划设计研究院; 武汉理工大学