平方根球形无味卡尔曼滤波机载无源定位算法

发布时间：2018-11-18 08:19

【摘要】：针对机载无源定位系统中,初始值误差和数值的舍入计算对无味卡尔曼滤波(un-scented Kalman filtering,UKF)算法的定位精度和滤波稳定性影响较大的问题,提出一种基于平方根球形无味的卡尔曼滤波算法(square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST)。该方法以单位超球体球面无味变换为基础,通过减少采样点数目和球面半径,保证所有采样点在一个单位超球体上,从而提高算法对初始值的鲁棒性,并采用平方根滤波提高算法的数值稳定性。对该算法进行100次Monte-Carlo实验,仿真结果表明,Sqrt-UKFST算法收敛速度快,滤波性能稳定;当初始状态估计误差较大时,Sqrt-UKFST算法的定位精度保持在30%以内,提高系统对初始值的鲁棒性。
[Abstract]:In the airborne passive positioning system, the rounding calculation of initial value error and numerical value has a great influence on the positioning accuracy and filtering stability of the tasteless Kalman filter (un-scented Kalman filtering,UKF) algorithm. In this paper, a new Kalman filter algorithm, (square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST, is proposed based on square root spherical and tasteless. This method is based on the spherical tasteless transformation of unit hypersphere. By reducing the number of sampling points and the radius of the sphere, all the sampling points are guaranteed to be on one unit hypersphere, thus improving the robustness of the algorithm to the initial values. The square root filter is used to improve the numerical stability of the algorithm. The simulation results show that the convergence speed of the Sqrt-UKFST algorithm is fast and the filtering performance is stable. When the initial state estimation error is large, the positioning accuracy of the Sqrt-UKFST algorithm is kept within 30%, which improves the robustness of the system to the initial value.
【作者单位】： 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室;中北大学电子测试技术国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61471385)
【分类号】：TN97

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本文编号：2339445