一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法技术

本发明专利技术提供一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法，属于车载导航技术领域，建立导航解算方程以及误差模型；以残差作为统计量构建三段式降权函数，利用降权因子对含有量测异常值的量测噪声缩减；通过级联方式，当量测噪声R稳定时，利用改进的自适应滤波器构建系统噪声估计器，实时估计先验信息Q，获得子系统的初步状态最优估计值；对两个导航子系统的最优估计值，根据信息分配原则进行全局融合，获得最终的最优估计值，然后进行反馈过程，重复步骤1至步骤4。本发明专利技术克服了多传感器组合的车载导航系统中系统先验信息不确定与量测值异常所造成的滤波发散甚至失效的问题，获得全局最优值，从而得到更加精确、鲁棒性更好的导航参数解。

A Vehicle Navigation Method Based on Cascaded Adaptive Robust Federal Filtering

The invention provides a vehicle navigation calculation method based on cascade adaptive robust federated filtering, which belongs to the field of vehicle navigation technology, and establishes navigation solution equation and error model; constructs a three-stage weighting reduction function with residual error as statistic, reduces measurement noise with measurement abnormal value by using weighting reduction factor; and uses improvement when measurement noise R is stable by cascade method. The adaptive filter constructs the system noise estimator, estimates the prior information Q in real time, and obtains the optimal initial state estimates of the subsystems. The optimal estimates of the two navigation subsystems are fused globally according to the principle of information distribution, and the final optimal estimates are obtained. Then the feedback process is carried out, repeating steps 1 to 4. The invention overcomes the problem of filtering divergence or even invalidation caused by uncertain prior information and abnormal measurement value of the system in the multi-sensor integrated vehicle navigation system, and obtains the global optimal value, thereby obtaining a more accurate and robust navigation parameter solution.

【技术实现步骤摘要】
一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法
本专利技术属于车载导航
，具体涉及一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法。
技术介绍
捷联式惯性导航系统(SINS)、全球定位系统(GPS)与车载里程计(Odometer)的组合既弥补了相互的劣势，又充分利用了自身的优势，可以提供相对精确且全面的导航参数：姿态、速度与位置信息，因此被广泛应用于各种领域的车辆载体中，成为目前比较常用的一种车载导航方式。然而随着环境日益复杂，传统的基于SINS/GPS/OD联邦组合的车载导航方式易受异常量测值和不确定系统先验信息的影响，滤波结果容易发散，导航精度下降。为了使导航系统具有更好的鲁棒性以及导航参数更准确，目前常用的方法有：基于多模型自适应估计(MMAE)的方法、基于新息的自适应估计(IAE)的方法、基于Sage-Husa的自适应估计方法以及抗差估计方法等。但以上几种方法或存在计算量大的缺点，或存在解决问题单一的不足，均不能很好的解决目前导航系统存在的问题。近些年来，一些解决组合导航系统中系统先验信息不确定和量测异常值的方法被提出。文献(AnoptimaladaptiveKalm本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法，其特征在于，具体的实现步骤为：步骤1.建立SINS的导航解算方程以及SINS、GPS和Odometer的误差模型；步骤2.以残差作为统计量构建三段式的降权函数，利用降权因子对含有量测异常值的量测噪声进行缩减；步骤3.通过级联方式，在量测噪声R达到稳定的基础上，基于Sage‑Husa自适应滤波器构建系统噪声估计器实时在线估计先验信息Q，获得子系统的初步状态最优估计值；步骤4.对两个导航子系统的最优估计值，根据信息分配原则进行全局融合，获得最终的最优估计值，然后进行反馈过程，重复步骤1至步骤4。

【技术特征摘要】
1.一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法，其特征在于，具体的实现步骤为：步骤1.建立SINS的导航解算方程以及SINS、GPS和Odometer的误差模型；步骤2.以残差作为统计量构建三段式的降权函数，利用降权因子对含有量测异常值的量测噪声进行缩减；步骤3.通过级联方式，在量测噪声R达到稳定的基础上，基于Sage-Husa自适应滤波器构建系统噪声估计器实时在线估计先验信息Q，获得子系统的初步状态最优估计值；步骤4.对两个导航子系统的最优估计值，根据信息分配原则进行全局融合，获得最终的最优估计值，然后进行反馈过程，重复步骤1至步骤4。2.根据权利要求1所述的一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法，其特征在于：步骤2所述的以残差作为统计量构建三段式的降权函数具体为：步骤2.1.根据观测值与预测观测值的差异，获得系统的残差：vi＝Zk-HkXk,k-1；vi为观测量对应的残差向量，Zk表示系统的m维观测向量；下角标k代表时刻，Xk,k-1为时刻介于k与k-1之间的时系统的n维状态向量；步骤2.2.建立基于残差统计量的三段式降权函数：其中为vi的均方差，实际情况下，为vi的权倒数，方差因子k0的取值范围分别为1.5～2.5，ki的取值范围3.0～5.0。3.根据权利要求2所述的一种基于级联自适应鲁棒联邦滤波的车载导航计算方法，其特征在于：所述的步骤2利用降权因子对含有量测异常值的量测噪声进行缩减具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，王峰，吴宗凯，李欣，黄平，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23