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抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用
摘要
本文介绍了抗差自适应模型预测滤波（RobustAdaptiveModelPredictiveControl，RAMP）算法及其在组合导航中的应用。介绍了RAMP算法的基本原理和实现方法，包括滚动优化、参数自适应和边界估计。与传统的自适应滤波算法相比，RAMP算法可以更好地处理测量噪声和模型不确定性，提高滤波精度和鲁棒性。在组合导航中，RAMP算法可以有效地处理多源数据的融合和异常数据的排除，实现更为精确和可靠的位置姿态估计。最后，通过仿真实验验证了RAMP算法在组合导航中的优越性和实用性。
关键词：抗差自适应模型预测滤波，组合导航，滚动优化，参数自适应，边界估计，测量噪声，模型不确定性。
Abstract
ThispaperintroducestheRobustAdaptiveModelPredictiveControl(RAMP)algorithmanditsapplicationinintegratednavigation.ThebasicprinciplesandimplementationmethodsoftheRAMPalgorithmarediscussed,includingrollingoptimization,parameteradaptation,andboundaryestimation.Comparedwithtraditionaladaptivefilteringalgorithms,theRAMPalgorithmcanbetterhandlemeasurementnoiseandmodeluncertainty,andimprovefilteringaccuracyandrobustness.Inintegratednavigation,theRAMPalgorithmcaneffectivelyhandlethefusionofmulti-sourcedataandtheeliminationofabnormaldata,andachievemoreaccurateandreliablepositionandattitudeestimation.Finally,thesuperiorityandpracticalityoftheRAMPalgorithminintegratednavigationareverifiedthroughsimulationexperiments.
Keywords:RobustAdaptiveModelPredictiveControl,integratednavigation,rollingoptimization,parameteradaptation,boundaryestimation,measurementnoise,modeluncertainty.
1.引言
组合导航是一种将多种不同类型传感器（如惯性测量单元、GPS、气压计等）的数据进行融合，以提高导航精度和鲁棒性的技术。在传统的组合导航中，通常使用卡尔曼滤波等自适应滤波算法进行数据融合和状态估计。然而，这种方法存在相应的局限性，如对测量噪声和模型不确定性的敏感度较高、处理异常数据的能力较弱等。为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进算法，其中抗差自适应模型预测滤波（RAMP）算法是一种相较较为先进的处理方法。本文将介绍RAMP算法的基本原理和在组合导航中的应用，同时通过仿真实验验证其优越性和实用性。
2.抗差自适应模型预测滤波
RAMP算法是一种利用模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）技术对多个时变系统的动态模型进行建模和预测的优化算法。其基本思想是通过滚动优化、参数自适应和边界估计等方法，将MPC算法应用于处理不确定性和测量噪声的控制问题中。
2.1滚动优化
RAMP算法使用一种滚动优化技术，即对当前时刻t的状态向前预测若干时间步长，然后仅滚动更新最近的一步预测值，而不重新优化整个预测轨迹。这种方法能够大大减小计算量，提高系统的实时性和鲁棒性，可以应用于较为复杂的动态系统和实时控制问题中。
2.2参数自适应
RAMP算法还采用了一种参数自适应方法，即通过不断学习和调整控制器的参数，来适应模型不确定性和测量噪声等变化。具体地，RAMP算法利用神经网络等方法，对时变系统的状态和控制信号进行学习和拟合，从而实现参数的在线自适应。
2.3边界估计
RAMP算法还通过边界估计方法，对系统状态和输入的运动边界进行估计和限制。边界估计以模型预测的轨迹为依据，通过几何分析和数学建模，估计系统状态和输入的极值和边界值，并将其作为限制条件加入到优化问题中。这样可以避免系统运动越界和状态不稳定等不良情况的发生。
3.RAMP算法在组合导