针对过程噪声和量测噪声受到脉冲噪声影响而呈现非高斯分布,且噪声统计特性不精确从而导致估计精度下降的问题,提出一种基于最大熵方法的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波(maximum correntropy variational Bayes adaptive Kalman filter,MCVBAKF)算法,并将其应用于捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)/全球卫星定位系统(global positioning system,GPS)组合导航系统.首先,使用最大熵鲁棒滤波方法对由脉冲噪声产生的野值问题进行处理;然后,通过改进的变分贝叶斯自适应方法进行后验更新,估计噪声,收敛所估参数的估计值;最后,进行了仿真对比.结果表明,MCVBAKF在复杂环境下可以有效提升滤波精度和稳定性.
最大熵方法 鲁棒滤波 自适应滤波 组合导航