基于梯度自适应规则的自适应UKF算法及其应用

摘要

针对量测噪声方差统计值未知的非线性UKF (Unscented Kalman Filter)滤波问题,提出了一种基于梯度自适应规则的自适应UKF算法;在标准的非线性UKF算法基础上,根据残差方差阵的估计值与真实值之差构造代价指标函数,并将该函数相对于参数变化的负梯度方向作为参数更新的方向,构建自适应调节机制;将算法应用于GPS/DR (Dead-Reckoning)组合导航系统中,仿真结果显示状态估计误差具有良好的收敛性,估计精度较噪声观测器有明显改善,表明算法对量测噪声方差阵的动态变化具有较强的适应性.