多传感器自适应容积卡尔曼滤波融合算法

摘要

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题，提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法，构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计，并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正，有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力；在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上，设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构，并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验，仿真结果证明了所%Cubature Kalman filter is prone to filtering divergence if the system model is inaccurate or measuring abnormal.In order to solve this problem，this paper proposed the adaptive cubature Kalman filter algorithm.It constructed a group of noise statistic est