自适应卡尔曼滤波算法增强导航精度

"改进的自适应卡尔曼滤波算法用于削弱测量噪声对导航估计的影响，通过自适应因子调整扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的滤波增益，形成AEKF和AUKF算法。在GPS/DR紧组合导航系统中应用，仿真结果显示其能有效避免滤波发散，提高导航精度。" 在现代导航系统中，尤其是全球导航系统（GPS）和航位推算（DR）的组合导航系统，精确的定位和姿态估计至关重要。然而，由于环境因素和设备噪声，测量数据往往存在不确定性。卡尔曼滤波是一种广泛应用的数据融合和估计技术，能够处理线性或近似线性的动态系统。扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）是两种常见的卡尔曼滤波变体，分别适用于非线性系统。 传统的卡尔曼滤波算法假设测量噪声是恒定的，但在实际应用中，噪声可能会随时间变化。这可能导致滤波性能下降，甚至引发滤波发散问题。为了解决这个问题，文中提出了改进的自适应卡尔曼滤波算法，该算法引入了一个自适应机制来调整滤波增益。通过设定一个阈值，算法可以自动选择合适的开窗窗口长度，动态地调节EKF和UKF中的滤波增益。这种自适应调整使得算法能够更好地适应测量噪声的变化，从而更准确地利用测量信息。 文中提出的AEKF（Adaptive Extended Kalman Filter）和AUKF（Adaptive Unscented Kalman Filter）算法在GPS/DR紧组合导航系统中进行了应用。紧组合导航系统结合了GPS的全球覆盖能力和DR的连续定位能力，以提高整体的定位精度和鲁棒性。仿真结果显示，与标准的UKF相比，AEKF和AUKF能更有效地防止滤波发散，提高了导航系统的稳定性。 总结来说，这篇文章除了介绍自适应卡尔曼滤波的基本原理外，还详细讨论了如何通过自适应因子的动态调整来优化滤波器性能，尤其是在实际导航系统中的应用。这种方法对于改善系统在复杂环境下的性能具有重要意义，对于未来导航系统设计提供了有价值的理论支持和技术参考。