基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

作     者：葛宝爽 张海 唐志坤 GE Bao-shuang;ZHANG Hai;TANG Zhi-kun

作者机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 国家空域管理中心北京100094 

出 版 物：《导航定位与授时》 (Navigation Positioning and Timing)

年 卷 期：2020年第7卷第1期

页      面：48-54页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFC0821102,2016YFB0502004) 北京市科技计划项目(Z171100000517006) 

主　　题：异常值检测 Sage-Husa滤波 噪声方差估计 抗差自适应卡尔曼滤波 

摘      要：在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。