基于自适应UKF微型航姿系统噪声在线估计

发布时间：2017-06-26 15:18

  本文关键词：基于自适应UKF微型航姿系统噪声在线估计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法。根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数。采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF。实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高。对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性。
【作者单位】： 重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室;
【关键词】： 无迹卡尔曼 自适应UKF 联合估计 成本函数 梯度下降算法 鲁棒性
【基金】：国家自然科学基金(51175535) MEMS振动传感与微姿态组合测井技术国际联合研究中心科技平台与基地建设(cstc2014gjhz0038)~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言由于微型航姿系统具有时变性和复杂性的特点,系统为了得到精确的姿态角信息,准确估计状态和参数成为一个关键。因为传统的噪声估计方法有诸如仅适应线性系统、跟踪突变的延时性等缺陷,无法满足当今的工程应用,所以,对航姿系统的噪声进行实时估计成为提高微型姿态仪精度的

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本文编号：486643