鲁棒UKF滤波算法在SINS初始对准中的应用

摘要

针对系统存在不确定性扰动时传统UKF滤波算法的滤波精度和鲁棒性均下降的问题,提出了一种基于H∞范数的鲁棒UKF滤波算法.该算法在Krein空间内对简化UKF滤波算法进行改进,增加了一个鲁棒环节.鲁棒环节通过引入给定正常数调整滤波增益从而提高滤波算法的鲁棒性能.在SINS大方位失准角初始对准中对简化UKF滤波算法和鲁棒UKF滤波算法进行了对比研究.仿真结果表明:与简化UKF滤波算法相比,鲁棒UKF滤波算法的方位失准角估计误差由16.9'缩小到4.3'.鲁棒UKF滤波算法降低了系统对扰动的敏感度,具有更好的滤波性能.