改进强跟踪EKF算法在MEMS姿态解算中的研究

摘要：

本文针对四旋翼姿态解算,提出了一种噪声自适应强跟踪扩展卡尔曼滤波算法(ASTEKF).当机体从平稳状态向机动状态过渡时,由于量测噪声影响会导致算法估计不准确,因此本文首先证明不同时刻新息序列方差满足正交性原理,正交性原理表明,量测噪声对观测值的准确性影响很大;其次,引入Sage-Husa噪声自适应估计器较准确估计系统量测噪声均值和方差,使观测值更准确;最后,通过满足正交性原理条件公式计算次优渐消因子,将次优渐消因子引入协方差一步预测运算式中,得到强跟踪滤波器.次优渐消因子的引入使得一步预测协方差矩阵增大,即增大强跟踪扩展卡尔曼滤波器增益,使系统增加对观测值权重,得到更准确的状态估计值.离线仿真实验和在线实物实验结果表明了所设计算法的有效性.

关键词：姿态解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)、强跟踪滤波器、次优渐消因子、噪声自适应估计器

所属期刊栏目：33

分类号：TP242.6;U666.1;TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金资助项目;河北省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：467-478