扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

赵曦晶; 刘光斌; 汪立新; 何志昆; 姚志成

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扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 姚志成

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赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 姚志成. 扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(2): 647-653.

引用本文:

赵曦晶, 刘光斌, 汪立新, 何志昆, 姚志成. 扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(2): 647-653.

Zhao Xijing, Liu Guangbin, Wang Lixin, He Zhikun, Yao Zhicheng. Augmented cubature Kalman Filter/Kalman filter integrated algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(2): 647-653.

Citation:

Zhao Xijing, Liu Guangbin, Wang Lixin, He Zhikun, Yao Zhicheng. Augmented cubature Kalman Filter/Kalman filter integrated algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(2): 647-653.

扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

1.
第二炮兵工程大学控制工程系,陕西西安 710025

基金项目:

国家863计划（2010AA7010213）

详细信息

作者简介:
赵曦晶（1978- ），女，博士生，主要从事惯性技术、组合导航等方面的研究。Email：zhaojingjing03@sina.com；刘光斌（1963- ），男，教授，博士生导师，主要从事卫星导航、电磁环境效应等方面的研究。

赵曦晶（1978- ），女，博士生，主要从事惯性技术、组合导航等方面的研究。Email：zhaojingjing03@sina.com；刘光斌（1963- ），男，教授，博士生导师，主要从事卫星导航、电磁环境效应等方面的研究。

中图分类号: V249.3

Augmented cubature Kalman Filter/Kalman filter integrated algorithm

1.
Department of Control Engineering,The Second Artillery Engineering University,Xi'an 710025,China

摘要: 传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计，针对这一问题，结合卡尔曼滤波（KF）方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势，提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波（A-CKF）的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分，分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波（STA-CKF）方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明，相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法，新方法在保证滤波精度的前提下，使得计算成本有效降低；相比于STA-CKF方法，新方法在滤波精度和滤波实时性方面均得到明显提高。
- 组合滤波 /
- 容积卡尔曼滤波 /
- 卡尔曼滤波 /
- 目标跟踪 /
- 捷联惯性导航系统 /
- 初始对准
Abstract: To solve the problem that the pure linear or nonlinear filter is difficult to obtain the optimal state estimation results of a hybrid linear/nonlinear dynamic system, a novel hybrid dynamic filter based on Kalman filter(KF) and Augmented Cubature KF(A-CKF) was proposed by utilizing the advantages that KF can obtain optimal solution for linear state and its computation cost is low. In the presented filter, the system state was decomposed into linear and nonlinear parts which were estimated by the KF and the Simplified Twice Augmented Cubature KF(STA -CKF) respectively. The simulation results of the maneuvering target tracking and the strapdown inertial navigation system nonlinear initial alignment cases show that the novel filter had similar filtering accuracy to the Rao-Blackwellized particle filter but lower computation cost. Compared with the pure STA-CKF, its accuracy and real-time performance were improved significantly.
- integrated filter /
- cubature Kalman filter /
- Kalman filter /
- target tracking /
- strapdown inertial navigation system /
- initial alignment

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扩展容积卡尔曼滤波-卡尔曼滤波组合算法

1. 第二炮兵工程大学控制工程系,陕西西安 710025

作者简介:
赵曦晶（1978- ），女，博士生，主要从事惯性技术、组合导航等方面的研究。Email：zhaojingjing03@sina.com；刘光斌（1963- ），男，教授，博士生导师，主要从事卫星导航、电磁环境效应等方面的研究。

赵曦晶（1978- ），女，博士生，主要从事惯性技术、组合导航等方面的研究。Email：zhaojingjing03@sina.com；刘光斌（1963- ），男，教授，博士生导师，主要从事卫星导航、电磁环境效应等方面的研究。

收稿日期: 2013-06-05
修回日期: 2013-07-15
刊出日期: 2014-02-25

基金项目:

国家863计划（2010AA7010213）

中图分类号: V249.3

关键词:

摘要: 传统单一线性或非线性滤波方法往往难以获得最优线性/非线性混合动态系统状态估计，针对这一问题，结合卡尔曼滤波（KF）方法可获得线性状态估计最优解、计算量小等优势，提出了一种基于KF和扩展容积卡尔曼滤波（A-CKF）的组合滤波方法。该方法将系统状态分解为线性状态与非线性状态两部分，分别采用KF和简化两次扩展容积卡尔曼滤波（STA-CKF）方法进行系统状态估计。机动目标跟踪和捷联惯性导航系统非线性对准仿真结果表明，相比于Rao-Blackwellized粒子滤波方法，新方法在保证滤波精度的前提下，使得计算成本有效降低；相比于STA-CKF方法，新方法在滤波精度和滤波实时性方面均得到明显提高。