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(1.海軍工程大學導航工程系,武漢 430000;2.海軍902廠,上海 200083)
基于變分貝葉斯的自適應魯棒濾波算法
左云龍1,尹偉偉2,高敬東1,李開龍1
(1.海軍工程大學導航工程系,武漢430000;2.海軍902廠,上海200083)
針對組合導航姿態估計中,觀測同時受到野值與時變觀測噪聲影響的問題,構造一種基于變分貝葉斯的自適應魯棒濾波算法。該算法可以有效地解決自適應與魯棒濾波策略的矛盾,利用變分貝葉斯近似估計變換的觀測噪聲,在變分貝葉斯的濾波框架內,利用Huber濾波魯棒化方法處理連續野值。在組合導航姿態估計試驗中,驗證了該算法具有良好的自適應與魯棒性,并能夠保持較高的估計精度。
卡爾曼濾波;變分貝葉斯;魯棒;自適應
在卡爾曼濾波(Kalman Filtering,KF)的眾多性能指標中,除了在通常情況下所關心的估計結果是否準確和可靠穩定外,在面對現實問題中,人們更關心在干擾的情況下,濾波算法是否仍能夠提供可靠而精準的估計結果,即濾波的抗干擾能力。濾波抗干擾能力總結起來有兩種重要策略,即魯棒和自適應。
從魯棒和自適應的定義上來看,魯棒和自適應策略在濾波中的體現主要集中于三個方面的觀點:其一,從濾波模型的觀點來看,自適應更多地體現為處理系統狀態方程的干擾問題,諸如模型假設偏差,模型參數干擾等問題,而魯棒則更多體現為處理觀測方程的干擾問題,諸如觀測噪聲污染等問題;其二,從觀測量的觀點來看,Kalman濾波的系統狀態方程本質也是一種觀測方程,只不過觀測量不是外界輔助信息,而是狀態量本身,依據這種觀點,自適應處理的是狀態量中的干擾問題,而魯棒處理的是觀測量中的干擾問題;……