Kalman濾波算法在外測數據處理中的應用研究
電子技術應用
婁廣國，顧梓儀，曹怡，何定坤，李楊，趙軍杰
西昌衛星發射中心
摘要： 在應用Kalman濾波算法對測量數據進行實時處理時，常采用調整濾波增益矩陣的方法解決濾波發散問題。在實時數據處理中，不能通過后驗方式確定調整濾波增益矩陣的增益系數，需要設計一種針對數據的自適應確定方法。通過檢驗數據序列的誤差特性，調整濾波記憶衰減步長，確定濾波記憶衰減系數，采用tanh函數計算增益系數。仿真結果表明，采用自適應增益系數的Kalman濾波算法能夠較好地適應常見測量數據，可以應用于測量數據的實時處理。
中圖分類號：V557+.1 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256866
中文引用格式： 婁廣國，顧梓儀，曹怡，等. Kalman濾波算法在外測數據處理中的應用研究[J]. 電子技術應用，2025，51(12)：62-66.
英文引用格式： Lou Guangguo，Gu Ziyi，Cao Yi，et al. Application research of the Kalman filtering algorithm in external measurement data processing[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(12)：62-66.
中文引用格式： 婁廣國，顧梓儀，曹怡，等. Kalman濾波算法在外測數據處理中的應用研究[J]. 電子技術應用，2025，51(12)：62-66.
英文引用格式： Lou Guangguo，Gu Ziyi，Cao Yi，et al. Application research of the Kalman filtering algorithm in external measurement data processing[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(12)：62-66.
Application research of the Kalman filtering algorithm in external measurement data processing
Lou Guangguo，Gu Ziyi，Cao Yi，He Dingkun，Li Yang，Zhao Junjie
Xichang Satellite Launch Center
Abstract： In the application of Kalman filtering algorithm for real-time processing of measurement data, methods are often employed to adjust the filter gain matrix in order to address divergence issues. In real-time data processing, it is not possible to determine the gain coefficients of the filter gain matrix adjustment through a posteriori means; therefore, an adaptive determination method targeting the data must be designed. This paper examines the error characteristics of the data sequence, adjusts the filter memory decay step size, determines the filter memory decay coefficient, and employs the hyperbolic tangent (tanh) function to calculate the gain coefficients. Simulation results demonstrate that the Kalman filtering algorithm with adaptive gain coefficients can effectively adapt to common measurement data and is suitable for real-time processing of measurement data.
Key words : Kalman filtering algorithm；adaptive；gain coefficient
引言
Kalman濾波在GPS數據處理、慣性導航等領域應用廣泛，經典的卡爾曼濾波應用的一個先決條件是建立準確的動力學模型和觀測模型，具有已知的模型噪聲和觀測噪聲統計，這些條件的欠缺將會導致卡爾曼濾波性能下降甚至發散。在測控系統外測數據實時數據處理應用中，模型噪聲和觀測噪聲的不確定性成為Kalman濾波算法應用的制約因素[1]。
為了克服經典卡爾曼濾波的這一缺點，在實際應用中常采用調整濾波增益矩陣的方法加以解決。在實時數據處理中，不能通過后驗方式確定調整濾波增益矩陣的增益系數，本文提出一種針對數據的自適應確定方法，通過檢驗數據序列的誤差特性，自適應地確定增益系數[2-3]。經典卡爾曼濾波假定動力學模型的噪聲序列和測量噪聲序列均為白噪聲序列，在色噪聲情況下，可應用狀態變量擴增法來解決，在實時數據處理外測系統的濾波應用中，主要目的是通過濾波，獲取狀態空間的數據結果，其中主要的一項指標是求出1階的速度分量，本文均以速度的質量為標準進行計算和評價。
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作者信息：
婁廣國，顧梓儀，曹怡，何定坤，李楊，趙軍杰
（西昌衛星發射中心，四川 西昌 615000）
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