基于马氏距离的抗差卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用

在GNSS/INS松组合导航系统中,标准卡尔曼滤波要求噪声和动力学模型精确已知,但实际应用中很难达到。存在其他噪声影响时,抗差卡尔曼滤波能够增加导航结果的可靠性,但增加了计算机的负载。针对上述问题,提出了一种利用马氏距离构造的抗差卡尔曼滤波算法,通过统计学特性利用假设检验探测出粗差,并通过调节因子进行调节。通过车载导航实测数据分别对标准卡尔曼滤波、抗差卡尔曼滤波以及基于马氏距离的抗差卡尔曼滤波进行分析,实验结果显示本文所提算法定位精度较高、可靠性强。