周 敏 刘 健 杨 林 王宇龙 桑青松

(武汉工程大学电气信息学院，湖北 武汉 430205)



一种自适应卡尔曼滤波在动态导航定位中的应用

周 敏 刘 健 杨 林 王宇龙 桑青松

(武汉工程大学电气信息学院，湖北 武汉 430205)

在实际运行过程中，往往很难预测目标的运动状态，这就会导致应用在动态导航定位中的卡尔曼滤波算法难以收敛。为了解决这个问题，提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法采用卡方分布构造统计量，通过检验动力学模型是否出现异常，确定了一种平衡观测方程和状态方程的自适应因子。仿真结果表明，在目标状态发生变化的情况下，该方法优于标准卡尔曼滤波算法和两段函数确定的自适应因子的卡尔曼滤波算法，是一种鲁棒性好、性能可靠、精度高的滤波算法，可广泛应用于动态导航定位中。

动态导航 定位 卡尔曼滤波 自适应 动力学模型 算法

0 引言

卡尔曼滤波算法被广泛应用于动态载体的导航与定位中。当载体进行规则运动且系统噪声的统计特性已知时，卡尔曼滤波将会是最优滤波。但是载体在实际运行过程中，很难确定噪声的统计特性，而且一般也很难保证规则运动，这往往会导致系统滤波模型与真实模型之间存在一定的偏差，使导航解算的解严重偏离真实解。

为了解决以上问题，提出了自适应卡尔曼滤波算法并将其应用于动态导航定位中，同时涌现出了许多求解自适应因子的方法。文献[1]介绍了一种利用相关法实现的QR自适应滤波方法；……