摘 要: | 针对船体变形测量系统中模型不确定以及未知噪声影响导致的误差问题,分析并推导了模型偏差对滤波估计的影响,提出一种基于姿态匹配的强跟踪最大互相关熵卡尔曼滤波(STMCKF)算法,用于船体变形估计。该算法采用姿态匹配,基于两套惯性系统的姿态信息确立滤波观测量并建立线性量测方程,通过自适应在线调整多个渐消因子对多个数据通道进行渐消,减小模型失配导致的误差,并设计基于最大互相关熵准则为最优准则的滤波算法,减小量测过程中受到的非高斯噪声产生的误差。最后,在模型不匹配及噪声不确定的条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,与传统卡尔曼滤波相比,变形估计精度提高10%~30%,提高了系统鲁棒性和环境适应性。
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