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摘要
标准UKF算法无法真实反映系统噪声的统计特性,导致滤波精度降低或滤波发散的问题,因此滤波算法在实际应用中很难准确地提供导航信息。为提高组合导航的目标精度,提出了一种自适应UKF算法。该算法利用改进的Sage-Husa估计器实时估计系统噪声的统计特性,将其与标准UKF算法相结合,克服了标准UKF算法在系统噪声统计未知或不准确的情况下滤波精度下降甚至发散的问题,增加了UKF算法的自适应能力,并有效提高了滤波的可靠性,减小了状态估计误差。将提出的算法应用于小型无人飞行器的GPS/INS组合导航系统进行仿真验证,实验结果说明,与标准UKF算法比较,自适应UKF算法滤波性能明显更优,改善了组合导航的目标精度和可靠性。
