基于自适应遗忘因子无迹卡尔曼滤波的多传感器融合路径跟踪算法

薛佳蒙; 尹相君; 徐迈; 刘汉忠; 陈耀忠

doi:10.13960/j.issn.1672-2558.2026.01.011

南京工程学院学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 24 ›› Issue (1) : 75 -83. DOI: 10.13960/j.issn.1672-2558.2026.01.011

基于自适应遗忘因子无迹卡尔曼滤波的多传感器融合路径跟踪算法

薛佳蒙, 尹相君, 徐迈, 刘汉忠, 陈耀忠

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摘要

针对智能无人系统多传感器融合导航中的动态噪声问题,文章提出一种基于自适应遗忘因子无迹卡尔曼滤波的多传感器融合路径跟踪算法。通过构建测量噪声与过程噪声的双因子动态调节机制,结合残差序列统计特性与卡尔曼增益历史特征分析,实现噪声协方差矩阵的实时优化更新;采用自适应权重调节策略,在保持全局噪声建模稳定性的同时,增强对局部噪声突变的快速响应能力,解决多源噪声联合建模中的非线性匹配问题。试验结果表明,该算法在复杂噪声环境中对系统的定位精度与航向稳定性均有显著提升,尤其在GPS信号异常及激光雷达离群点干扰等工况下,较传统算法表现出更强的环境适应性与鲁棒性。该研究为智能无人系统在动态噪声环境下的高精度导航提供了解决方案。