H∞鲁棒自适应CKF算法提升组合导航滤波性能

"这篇论文研究了在组合导航系统中，如何应对状态模型和噪声统计特性不确定的情况，提出了一种基于H∞鲁棒自适应的三阶Cubature Kalman Filter (CKF)算法。该算法旨在增强标准CKF的滤波稳定性和鲁棒性，以提高组合导航系统的精度和可靠性。通过引入SVD改进计算稳定性，并应用H∞滤波理论进行自适应调整，优化滤波性能。在实际的GNSS/INS组合导航系统中进行了数值仿真，验证了新算法的有效性和优于传统方法的性能。" 本文深入探讨了组合导航系统中遇到的关键问题，即在模型不确定性以及噪声统计特性不明的情况下，标准CKF算法的鲁棒性不足，导致滤波效果下降甚至发散。为解决这一问题，作者提出了一种新的H∞鲁棒自适应CKF算法。该算法首先沿用标准的三阶CKF框架，针对线性观测方程进行了简化，利用SVD增强量测更新步骤的数值稳定性。SVD是一种强大的矩阵分解方法，能有效地处理矩阵运算中的数值稳定性问题。 接着，文章引入了H∞滤波的概念，这是滤波理论中的一种重要方法，旨在确保系统在面临不确定性和干扰时仍能保持稳定。在系统状态协方差阵的更新过程中，算法采用了H∞滤波的思路，结合矩阵不等式理论，动态地、自适应地选择约束条件[γ]，以提升滤波的鲁棒性。这种自适应策略使得算法能够根据系统当前的状态和环境变化，自动调整其性能，以应对各种不确定因素。 在实际应用中，该算法被应用于GNSS/INS组合导航系统。全球导航卫星系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)的组合，可以互相补充各自的优点，提高定位和导航的准确性和可靠性。通过数值仿真，论文证明了所提出的H∞鲁棒自适应CKF算法能有效提高滤波精度，增强了系统的整体性能，验证了算法的有效性和优越性。 这篇论文为组合导航系统提供了一个新颖且实用的滤波解决方案，对于提高导航系统的性能具有重要的理论和实践价值。其创新之处在于将H∞鲁棒控制理论与自适应策略相结合，以适应复杂的导航环境，这对于未来相关领域的研究和发展有着积极的推动作用。