无迹卡尔曼滤波的抗野值改进算法：提高动态定位精度

本文主要探讨了"论文研究-抗野值性能的无迹卡尔曼滤波算法的研究"，该论文关注于动态定位系统中常见的问题——野值对无迹卡尔曼滤波器（UKF）性能的影响。经典UKF由于其基于无迹变换（UT）的快速收敛和高定位精度，被广泛应用于诸如GPS定位等场景。然而，野值，如伪距测量中的多路径效应、电离层折射等，会导致观测噪声不再是高斯分布，这违反了经典UKF的核心假设，进而可能导致滤波结果的不准确和发散，降低了定位精度。 针对这一问题，作者提出了一个新的抗野值UKF算法。该算法结合了经典UKF的无迹变换和野值检测策略，通过在每个滤波步骤中对新信息序列进行分析，能够实时识别并处理野值点。具体来说，当检测到野值时，算法可能调整滤波增益或执行特殊野值计算，以保持滤波过程的最优估计。这种设计旨在确保算法在野值干扰下依然具有良好的鲁棒性和稳定性。 与现有文献[3]介绍的抗野值UKF相比，本文的新算法不仅继承了有效辨识和剔除野值的优点，而且解决了长弧度散乱数据修正的局限性。这使得算法在处理实际复杂动态环境中，如GPS定位中的多种干扰，能够显著提高定位精度，避免滤波的发散现象。 本研究为解决动态定位系统中的野值问题提供了一种创新的解决方案，对于提高无迹卡尔曼滤波在实际应用中的可靠性具有重要意义。通过实证仿真验证，该算法在实际定位任务中表现出优越的性能，为抗野值的UKF算法设计提供了新的理论支持和技术手段。