基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法

以信息源的视角审视联邦滤波信息分配系数的问题,提出基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法。通过引入导航传感器历史数据作为信息基础,以自回归滑动平均模型对其进行分析,使信息分配系数与导航传感器工作状态和环境状态相适应,提高系统性能。将此算法应用于组合导航系统,通过仿真实验对比,新的算法比经典联邦滤波算法定位精度提高40%,比其他的自适应联邦滤波算法位置误差标准差、速度误差标准差分别平均提高19.74%和30.67%,说明该算法具有良好性能。