《表4 UKF与AUKF估计误差对比》

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《基于IMU/FADS/无线电的火星上升器组合导航方案》

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同时，图4和图5给出了IMU/FADS/无线电组合导航方案下AUKF和UKF的对比情况。可以看到，由于AUKF的过程噪声矩阵具有自适应性，可以随着状态值、误差协方差矩阵的更新而更新，所以其相邻数据差更小，AUKF的误差曲线振荡幅值更小，系统稳定性更优。当UKF出现较大波动时，AUKF可以很好地保持结果的稳定性。但是，如表4所示，使用AUKF进行估计时的合位置误差均方根值、合速度误差均方根值分别为34.2982m和0.3732(m/s），与之对应UKF的合位置误差均方根值、合速度误差均方根值分别为34.1440m和0.3796(m/s）。可以看到，对比分析两种滤波在仿真结束时的均方根值，差别并不大。因此，在目前的IMU/FADS/无线电导航方案下，AUKF可以有效提高状态估计的稳定性，其整体相邻数据差远小于UKF，但其对估计精度的提高有限。这是由于本文中UKF预设系统过程噪声协方差矩阵比较贴近真实的系统噪声值，以及在本方案中系统噪声的实时变化值并不大，导致AUKF自适应的优势没有得到很好的体现。在后续研究中，需将选择系统过程噪声设置为较为极端的情况，以测试AUKF的性能。