状态相关因子的抗差自适应滤波算法在导航中的应用

"本文介绍了一种新型的抗差自适应滤波算法，该算法基于状态相关因子，旨在解决非线性系统中的滤波问题。它能够有效地抑制动态模型噪声和观测噪声，同时保持较高的导航精度，相比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）算法，具有一定的优势。" 详细内容: 状态相关因子的抗差自适应滤波算法是一种用于处理非线性系统滤波问题的创新方法。在非线性系统中，传统的EKF和PF算法可能会遇到挑战，如高斯噪声假设不准确、计算量大以及对于强非线性系统的处理效果不佳等问题。EKF通过对系统模型进行线性化来近似非线性函数，但这种方法在高维系统中计算成本高昂，且可能引入高阶项的截断误差。而PF虽然能处理非线性和非高斯噪声，但其计算复杂度高，实时性差，还可能遇到粒子匮乏的问题。 基于状态相关因子的抗差自适应滤波算法则提供了一种新的思路。首先，通过引入状态相关因子，该算法能够将非线性系统转化为状态相关系统，这有助于更精确地描述系统的动态行为。然后，算法构建了抗差自适应滤波模型，结合等价权矩阵和自适应因子，可以智能地分配信息，有效控制由于动力学模型异常和观测异常导致的导航解偏差。自适应因子在此过程中起到了关键作用，它可以动态调整，以适应系统状态的变化，增强滤波器的适应性和鲁棒性。 通过特定条件下的仿真计算，这种新算法显示出了抑制噪声干扰的能力，同时保持了较低的计算复杂度。相比于EKF和PF，它在导航精度上有所提升，尤其在处理强非线性系统时，其优势更为明显。因此，该算法对于组合导航系统等领域的应用具有很高的潜力，可以提高导航系统的稳定性和精度。 关键词涉及的状态相关因子、抗差估计、自适应滤波和自适应因子，都是该算法的核心概念。状态相关因子用于转化非线性系统，抗差估计则是为了处理异常数据，自适应滤波和自适应因子则是动态调整滤波过程的关键手段，以适应系统变化并优化滤波性能。该研究得到了国家自然科学基金和陕西省自然科学基金的支持，作者们在导航制导、控制工程和交通运输控制领域有深入研究。 这篇研究论文提出的基于状态相关因子的抗差自适应滤波算法，为解决非线性系统滤波问题提供了一个有效且计算效率高的解决方案，对于未来的导航系统设计和优化具有重要参考价值。