学术论文

      基于奇异值分解的鲁棒容积卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用

      Robust cubature Kalman filter based on SVD and its application to integrated navigation

      摘要:
      为了提高GPS/INS组合导航系统对异常观测值的鲁棒性,引入H∞滤波思想提出一种新的非线性鲁棒滤波。分析H∞鲁棒容积卡尔曼滤波中不同约束水平对滤波结果的影响,指出在一定范围内当约束水平越小时,系统的鲁棒性越强,但容易造成Riccati不等式无解,导致滤波发散。采用奇异值分解代替容积卡尔曼滤波中的Cholesky分解,改善了滤波的稳定性,放宽了H∞鲁棒容积卡尔曼滤波器对约束水平的要求。 GPS/INS组合导航实验验证了该滤波方法的正确性和优越性。
      Abstract:
      A new nonlinear robust filter is proposed to deal with the outlier of GPS/INS integrated navigation system. The influence of different design parameters for the H∞ cubature Kalman filter is analyzed. The design parameter is smaller, and the robustness of the filter is stronger. But the design parameter is easily out of step with the Riccati inequation and the filter is easy to diverge. In this respect, the singular value decomposition algorithm is used to take the place of Cholesky decomposition in H∞cubature Kalman filter. On the wider conditions for the design parameter, the new filter is more robust. The actual GPS/INS integrated navigation test indicates the correctness and effectiveness of the proposed filter algorithm.
      作者: 张秋昭 [1] 张书毕 [1] 刘志平 [2] 卞和方 [3]
      Author: ZHANG Qiu-zhao [1] ZHANG Shu-bi [1] LIU Zhi-ping [2] BIAN He-fang [3]
      作者单位: 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,江苏徐州221116; 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,江苏徐州,221116 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221116
      刊 名: 控制与决策 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2014, (2)
      分类号: TP273
      机标分类号: U66 V24
      在线出版日期: 2014年2月22日
      基金项目: 国家自然科学基金项目(40904004,51174206);江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD);江苏省普通高校研究生创新计划项目