基于交互式多模型自适应UKF算法在编队导航中的应用
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作者:
作者单位:

1 西安导航技术研究所,西安 710068 ; 2.陕西省组合与智能导航重点实验室,西安 710068

作者简介:

芦鑫元(1994.04—),陕西咸阳人,硕士,工程师,主要研究方向为无线电导航。

通讯作者:

中图分类号:

TN961

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Application of Interacting Multiple Model Adaptive UKF Algorithm in Formation Navigation
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    摘要:

    面向编队飞行的高精度定位需求,针对飞机机动性复杂的特点,提出了一种交互式多模型的改进自适应无迹卡尔曼滤波算法(IMM-IAUKF),首先引入改进的 Sage-Husa 噪声估计器,对测量时变噪声进行实时估计,增强滤波算法的实时性和稳定性;然后针对模型转移概率的先验不确定性造成的滤波精度损失问题,采用模型似然函数对模型转移概率进行自适应修正,提高了 IMM 算法模型匹配精度。实验结果表明,所提出的 IMM-IAUKF 相对传统的 UKF 算法有更高的收敛速度和滤波精度,能够为编队飞行提供高精度定位服务。

    Abstract:

    In the paper, facing the high-precision localization demand of formation flight, an Interacting Multiple Model Improved Adaptive Unscented Kalman Filter (IMM-IAUKF) algorithm is proposed for the characteristics of complex maneuverability of aircraft. First, an improved Sage-Husa noise estimator is introduced to estimate the time-varying noise of the measurement in real time, so as to enhance the real-time performance and stability of the filtering algorithm; Then, to address the loss of filtering accuracy caused by the a priori uncertainty of the model transition probability, the model likelihood function is used to adaptively correct the model transfer probability, which improves the model matching accuracy of the IMM algorithm. The experimental results show that the proposed IMM-IAUKF has higher convergence speed and filtering accuracy than the traditional UKF algorithm, which can provide high-precision localization service for formation flight.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

芦鑫元,王雪冬.基于交互式多模型自适应UKF算法在编队导航中的应用[J].现代导航,2025,16(4):235-241

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  • 收稿日期:2025-06-11
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  • 在线发布日期: 2025-10-13
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