【摘要】针对姿态估计领域中，当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时，传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶，使滤波估计性能降低等问题，提出了一种鲁棒化的四元数平方根容积卡尔曼滤波算法。通过研究引入M估计的Huber鲁棒化滤波框架，对四元数平方根容积卡尔曼滤波算法的量测更新进行修正，增强滤波估计的鲁棒性。以SINS／GPS位置松组合为应用研究背景，在不同仿真环境下，对比验证所提出算法对于姿态、速度和位置估计效果，试验结果表明，所提出算法具有更好滤波鲁棒性和稳定性。
【关键词】
《考试与评价》 2015-11-12
《河南理工大学学报（自然科学版）》 2015-11-12
《农机使用与维修》 2015-11-12
《压电与声光》 2015-11-12
《黑龙江冶金》 2015-11-13
《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 2015-11-13
《黑龙江冶金》 2015-11-13
《考试与评价》 2015-11-13
010-56259535
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