基于变结构ESKF的航姿参考系统噪声处理方法

针对航姿参考系统（AHRS）易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波（VS-ESKF）的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范数与遗忘序贯概率比检验（F-SPRT）的方法,分别检测加速度计与陀螺仪的噪声数据。其次,基于噪声检测结果,将平滑变结构滤波(SVSF）策略引入到误差状态卡尔曼滤波（ESKF）,以提高ESKF对噪声模型不确定性的处理能力。然后,结合磁场强度与磁倾角参数特征,利用马氏距离法评估磁干扰并实时调整磁力计补偿权重,获取准确的AHRS修正数据。最后,基于自主搭建独轮机器人平台进行实验验证,结果表明所设计的VS-ESKF算法可以及时、准确地检测AHRS噪声数据,并有效地抑制噪声干扰,相比于ESKF算法,对横滚角、俯仰角和偏航角的估计精度分别提升了31.05%、32.32%和40.07%,提高了姿态估计的准确性和稳定性。