苌永娜， 张 海， 李玉洁， 杨 静

(北京航空航天大学控制一体化技术国家级重点实验室，北京 100191)

0 引言

在观测噪声动态估计研究中，文献［1］提出了自适应更新状态噪声、观测噪声误差统计特性的方法;文献［2］提出了基于新息序列的自适应开窗逼近法，依据观测信息自适应调整状态协方差阵和观测协方差阵;文献［3］提出了一种动态自适应抗差滤波算法，能够自适应地分配观测信息和模型信息对状态估计的权重。

对于线性系统而言，上述观测噪声特性统计方法均依赖于新息量，如果一步状态预测值估计不准确，观测噪声特性的估计会出现偏差，从而影响滤波精度。

本文从组合导航系统中不同测量系统的测量互补特性出发，在一定情况下，通过相对测量关系的构建，实现观测噪声的动态估计，在此基础上，以预设滤波精度为指标，通过构造自适应因子对估计观测噪声进行适当的调节，最终实现高精度的自适应滤波。

1 基于R阵动态估计的自适应滤波算法理论分析

1.1 现有自适应滤波算法分析

标准卡尔曼滤波(SKF)中，状态估计和滤波增益为

自适应滤波是通过估计或修正系统模型参数、噪声特性或滤波增益等方法来提高滤波精度的，例如渐消滤波［4］和抗差自适应滤波［5-7］在SKF基础上的改进如下所述。

渐消滤波增益阵为

其中:Φk，k-1为系统一步转移矩阵;Qk为系统噪声方差阵;Pk-1为状态估计方差阵。

抗差自适应滤波增益阵为

渐消因子λ与抗差自适应因子γ分别为