基于阈值过滤的自适应无迹卡尔曼滤波在农业无人机组合导航中的应用

目的:针对无人机在进行喷药作业过程中系统模型会受到外界扰动引起滤波器噪声和干扰信号效果的问题,提出一种基于阈值过滤的自适应无迹卡尔曼滤波的方法。方法:通过设立阈值判断是否属于离群值,降低异常值的权重,减少因噪声干扰导致的系统模型误差。应用组合的信息融合方式,同时简化噪声估计过程。结果:通过MATLAB仿真实验证明,将UKF、AUKF、简化AUKF以及本算法进行比较,基于阈值过滤的自适应无迹卡尔曼算法在东向和北向速度的预测准确度上分别提高了57.9%和54.1%。结论:该方法在方位精度上有大幅提升,使得系统的鲁棒性更强。