自适应无迹卡尔曼滤波算法在水下组合导航系统中的应用Application of Adaptive Unscented Kalman Filter in Underwater Integrated Navigation System
肖鹏飞,许至尊,白虎林,刘洺辛
摘要(Abstract)：
【目的】解决水下组合导航系统中先验噪声与实际噪声分布不匹配时，融合滤波性能下降问题，提高自主式水下航行器导航精度。【方法】提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF），在融合算法中引入自适应因子；重构系统状态方程中速度项与状态变量的结合方式，解决系统方差不一致问题。通过仿真实验和半物理实验验证该算法的有效性。【结果与结论】与无迹卡尔曼滤波算法相比，在平均位置估计偏差上，AUKF算法的纬度均方根误差（RMSE）降低27%，经度RMSE降低27%，高度RMSE降低25%。AUKF在面对偏差对系统状态的扰动时能够有效抑制滤波发散，从而有效地提高自主式水下航行器的导航精度。
关键词(KeyWords)： 组合导航;无迹卡尔曼滤波;自适应因子;捷联惯性导航;多普勒测速仪
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目（62171143）;; 广东省自然科学基金面上项目（2021A1515011948）;; 广东省普通高校重点领域专项（2021ZDZX1060）
作者(Author): 肖鹏飞,许至尊,白虎林,刘洺辛
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