基于變分貝葉斯的魯棒自適應(yīng)因子圖優(yōu)化組合導(dǎo)航算法

摘要： 復(fù)雜環(huán)境下的量測(cè)粗差和時(shí)變?cè)肼晣?yán)重影響了狀態(tài)估計(jì)的精度和可靠性，對(duì)此提出了一種基于變分貝葉斯的魯棒自適應(yīng)因子圖優(yōu)化組合導(dǎo)航算法。首先，基于先驗(yàn)和后驗(yàn)兩階段更新將變分貝葉斯推斷引入因子圖優(yōu)化框架中，以估計(jì)時(shí)變量測(cè)噪聲協(xié)方差；其次，利用相鄰幀間的平均新息構(gòu)造量測(cè)協(xié)方差預(yù)測(cè)值，作為粗差判據(jù)來實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健估計(jì)?；贗NS/GNSS組合導(dǎo)航的仿真和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)評(píng)估表明，所提方法能在粗差干擾的情況...