空军工程大学 航空航天工程学院, 陕西 西安 710038
针对无人机自主导航的实时性差、精度低且对时变噪声的鲁棒性弱的问题, 建立了机器视觉和惯性导航相融合的组合导航系统, 并提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(adaptive square-root unscented kalman filter, ASRUKF)算法。该算法通过观测值与估计值残差的Mahalanobis距离时刻修正系统噪声协方差, 再与采用最小偏度采样的SRUKF算法相融合, 从而达到时变噪声自适应抑制, 滤波快速且对噪声鲁棒性高的效果。仿真结果表明, 相比标准SRUKF, ASRUKF计算耗时减少约38.8%, 位移、速度和姿态角预测精度分别提高超过4倍和6倍, 且对于时变噪声鲁棒性更强。
自主空中加油 噪声自适应 Mahalanobis距离 最小偏度采样 平方根无迹卡尔曼滤波 autonomous aerial refueling noise adaptation Mahalanobis distance minimal skew sampling SRUKF