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1、基于自适应UKF微型航姿系统噪声在线估计刘宇刘琼周帆李云梅向磊（重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室，重庆400065）摘要：针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼（UKF）性能退化的情况，提出了一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF（AUKF）算法。该算法首先基于新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差，构建成本函数。然后为了最小化成本函数，采用梯度下降法进行在线预估。最后对噪声的协方差进行在线更新，将更新后的协方差反馈给标准的UKF，使更新后的理论协方差接近真实噪声。通过实验仿真分析，自适应U
2、KF相比标准UKF，静态精度提高了40%，动态精度提高了30%，验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性。在实际测试系统中，对于时变噪声协方差不确定时，自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善。关键词：UKF；AUKF；联合估计；成本函数；梯度下降算法；鲁棒性中图分类号：TN212文献标识码：ANoiseOn-lineEstimationofMini-AHRSBasedOnAdaptiveUKFAlgorithmYuLIU,QiongLIU，（ChongqingMunicipalLevelKeyLaboratoryofP
3、hotoelectronicInformationSensing&TransmittingTechnology,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing,400065,China）Abstract:ConsideringthatthepriornoiseofanormalunscentedKalmanfilterdoesnotagreewithitsrealbehavior，anadaptiveunscentedKalmanfilteralgorithmappl
4、iedtononlinearjointestimationofbothtime-varyingstatesandparametersisproposed.Firstly,acostfunctionisbuiltbasedontheerrorbetweenthecovariancematricesofinnovationandtheircorrespondingestimations.Theninordertominimizethecostfunction,thegradientdescentmethodforon-lineforeca
5、stisused.Finally,thenoisecovarianceisonlineupdated,theupdatedcovariancefeedbacktothestandardUKF,whichmakestheupdatedtheoreticalcovarianceclosertothetruenoise.Throughexperimentalsimulationanalysis,comparedadaptiveUKFwithstandardUKF,staticprecisionisimprovedby40%,dynamicp
6、recisionisimprovedby30%,theaccuracyandfeasibilityofonlineadaptiveUKFnoiseestimationmodelisverified.Intheactualtestsystem,fortime-varyingnoisecovarianceisuncertain,adaptiveUKFonlinenoiseestimationrobustnessareimprovedsignificantly.Keywords:UKF;AUKF;Jointestimation;Costfu
7、nction;Gradientdescent;Robustness基金项目：国家自然科学基金资助项目(No.51175535);MEMS振动传感与微姿态组合测井技术国际联合研究中心科技平台与基地建设(cstc2014gjhz0038)；作者简介：刘宇(1972-),男(汉)，重庆人，硕士生导师，教授。长期从事振动惯性传感器，光纤传感器，惯性导航及传感器件的研究。刘琼(1989-),男(汉)，湖南人，硕士研究生，学生。主要研究振动惯性传感器，惯性导航及传感器件的研究。引言由于微型航姿系统的复杂性和时变性，为了让该系统得到精确的姿态角新息
8、，准确的估计状态和参数是很关键的。但传统的估计方法具有明显的缺陷，如仅适用于线性时不变系统、对目标模型的强依赖性、对突变状态跟踪的滞后性等，这些都大大限制其工程应用。所以对航姿系统的噪声进行实时的估计。将成为提高微型姿态
