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基于改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法
基于改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法
摘要：
随着导航技术的不断发展，组合导航在各种应用中得到了广泛的应用。然而，由于传感器误差、环境干扰和模型不确定性等因素的存在，组合导航系统容易受到不确定性的影响，导致定位和导航性能下降。为了提高组合导航系统的鲁棒性，本文提出了一种基于改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法。该算法通过引入自适应权重和鲁棒平均，可以有效地降低误差的影响，提高导航系统的精度和鲁棒性。
关键词：组合导航；鲁棒滤波；Huber-M；误差；自适应权重
一、引言
组合导航是一种通过融合多种传感器得到位置和姿态信息的方法，在车辆导航、航空导航等领域得到了广泛的应用。然而，传感器误差、环境干扰和模型不确定性等因素会影响导航系统的性能，导致定位和导航精度下降。因此，如何提高组合导航系统的鲁棒性成为一个重要的研究问题。
目前，常用的鲁棒滤波算法有Kalman滤波、扩展Kalman滤波和无迹Kalman滤波等。这些算法在一定程度上可以降低误差的影响，提高导航系统的精度，但是对于混合高斯噪声和离群点等非高斯噪声情况，性能往往不尽如人意。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法。
二、改进Huber-M原理
Huber-M是一种基于马氏距离的鲁棒估计方法，其基本原理是通过设定阈值来抑制异常值的影响。在传统的Huber-M算法中，阈值是固定的，对于不同的数据集和噪声情况，并不一定适用。因此，本文提出了一种改进的Huber-M算法，通过引入自适应权重和鲁棒平均来适应不同的噪声情况。
具体而言，改进的Huber-M算法可以通过以下步骤进行：
1.初始化参数：设定初始状态值，初始化权重。
2.更新马氏距离：计算当前状态与测量值之间的马氏距离。
3.计算权重：根据马氏距离和阈值，计算自适应权重，抑制异常值的影响。
4.更新状态：根据测量值、权重和上一时刻的状态值，通过鲁棒平均的方式更新当前状态。
5.重复步骤2-4，直到收敛或达到最大迭代次数。
三、实验结果
为了验证改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法的有效性，本文在仿真环境下进行了一系列实验。
实验结果表明，相比传统的Kalman滤波算法，改进Huber-M算法在抑制异常值的影响方面具有更好的性能。在混合高斯噪声和离群点的情况下，改进Huber-M算法可以显著降低误差，提高导航的精度和鲁棒性。
四、总结
本文提出了一种基于改进Huber-M的组合导航鲁棒滤波算法，通过引入自适应权重和鲁棒平均，可以降低误差的影响，提高导航系统的精度和鲁棒性。实验结果表明，该算法在混合高斯噪声和离群点的情况下具有更好的性能。进一步的研究可以考虑算法的实时性和可扩展性，以适应不同应用场景的需求。