异常值鲁棒扩展卡尔曼滤波

多源干扰抑制

针对生物启发导航系统中建模不准确、参数未知和噪声统计特性未知等问题,通过融合多种自适应与鲁棒滤波策略,在预测与估计两个环节同时抑制异常值,提升姿态估计的鲁棒性。

Qiu, Zhenbing · Wang, Shanpeng · 胡鹏伟 · 郭雷

IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2023

技术优势

预测估计双重抑制异常

从预测和估计两个环节同时抑制多个异常值,避免传统方法只针对单一环节的局限。

在线估计噪声协方差

利用变分推断方法近似估计预测误差协方差、偏振量测噪声协方差和GNSS量测噪声协方差,无需先验噪声统计知识。

实测数据验证鲁棒性

在多旋翼无人机实测飞行数据上验证,所提算法比现有最优算法具有更好的鲁棒性。

整合平滑与推理

引入Rauch-Tung-Striebel平滑器改进线性化参考点,并结合近似推理方法处理非高斯状态,增强状态估计精度。

应用场景