基于MCC的鲁棒高阶CKF在组合导航中的应用

来源：计算机工程与应用杂志2020年第1期北京时间：

作者：卢航，郝顺义，彭志颖，黄国荣

单位：空军工程大学 航空工程学院，西安 710038

摘要：针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题，提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion（MCC）的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题，在高阶容积滤波的基础上，结合统计线性回归模型对量测更新过程进行重构，利用MCC估计算法实现状态的量测更新，同时解决了系统的非线性和非高斯问题。将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中，仿真结果表明，核宽的选取对算法的滤波性能有较大的影响，在高斯混合噪声条件下，所提算法相比传统高阶容积卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性和更高的滤波精度。

关键词：组合导航,非高斯噪声,鲁棒滤波,MCC估计