科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
与常规卡尔曼滤波相比，渐消滤波能够克服模型不确定性的影响。然而，异常的测量值将引起先验协方差矩阵异常，甚至导致渐消滤波器失效。针对这一问题，本文从工程数据处理实践出发，引入马氏距离构造判别统计量进行探测，并根据探测结果适时采用渐消因子或协方差膨胀因子，提出了一种基于马氏距离探测的改进自适应滤波器。利用全球导航卫星系统和惯性导航系统在工程实践中采集的数据，进行了多组试验，验证了该算法的有效性。试验结果表明，该算法能有效地控制动态模型偏差和异常测量值的影响，提高滤波解算的稳定性，解算精度较高。
- 单位
