一种变分贝叶斯改进无偏转换卡尔曼滤波（英文）

作者：王轲; 李星秀^*; 吴盘龙

来源：中国惯性技术学报, 2023, 31(03): 261-267.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2023.03.007

• 野值
• 变分贝叶斯
• 无偏转换量测
• 学生t分布

针对雷达测量系统受野值干扰导致跟踪精度下降的问题，提出了一种变分贝叶斯改进无偏转换量测卡尔曼滤波器（VB-MUCMKF）。该算法通过无偏转换卡尔曼滤波将更新后的目标状态估计值作为新的量测进行第二次无偏转换，一定程度上解决了量测偏差过大的问题；针对野值影响采用具有重尾特性的学生t分布取代高斯分布建模新的量测，利用变分贝叶斯方法通过最小化Kullback-Leibler散度函数迭代逼近实现测量协方差和目标状态的联合估计，从而提高野值干扰环境下滤波器的跟踪精度。仿真结果表明，提出的算法与EKF,UCMKF,EMUCMKF和MUCMKF相比位置均方根误差分别减少了48.9%,50.2%,1.9%,44.1%，速度均方根误差分别减少了60.6%,66.6%,9.7%,47.3%，降低了野值干扰带来的影响。

• 单位
  南京理工大学; 自动化学院