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作者：林雪原;潘新龙;丁秋娴;孙玉霞;
单位：山东外事职业大学人工智能学院;海军航空大学;
摘要：变分贝叶斯自适应滤波(Variational Bayesian adaptive kalman filter, VBKF)可以有效解决GNSS/SINS组合导航系统因测量噪声异常而导致的滤波精度下降问题。针对VBKF对测量噪声的估计性能严重依赖遗忘因子的问题，基于卡方分布的单侧上位点与单侧下位点，本文提出了测量噪声变化起始时刻与终止时刻检测算法，并构建了衰退记忆因子模型，进而提出了基于衰退记忆因子的VBKF算法，解决了VBKF估计突变噪声的“拖尾”问题。理论仿真实验表明，该算法可准确检测测量噪声突变的起始时刻与终止时刻；当测量噪声方差突变结束的200 s时间内，相对于VBKF算法，FMVBKF可提高位置精度约7.5%、提高速度精度约14.7%,而其他时间段内VBKF算法和FMVBKF算法的滤波精度几乎相同。
关键词：变分贝叶斯;;衰退记忆因子;;自适应滤波;;组合导航系统
基金资助：国家自然科学基金(No.62076249);; 山东省自然科学基金(ZR2020MF154)
