【基于mcc的鲁棒高阶ckf在组合导航中的应用】随着现代导航系统对精度与稳定性的要求不断提高，传统滤波方法在面对复杂环境和非高斯噪声时逐渐显现出局限性。为了提升导航系统的鲁棒性和适应能力，研究者们开始探索更高级别的滤波算法，其中基于MCC（Maximum Correntropy Criterion）的鲁棒高阶CKF（Cubature Kalman Filter）成为近年来的研究热点。
传统的卡尔曼滤波器（KF）在处理线性系统时表现良好，但在非线性系统中需要使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF）。然而，这些方法在面对强噪声、模型不确定性和异常值时，往往会出现估计误差增大、收敛性能下降的问题。因此，引入一种具有更强抗干扰能力的滤波机制变得尤为重要。
MCC是一种基于信息熵理论的优化准则，它能够有效抑制噪声中的异常值，提高滤波器在非高斯噪声下的鲁棒性。将MCC引入到高阶CKF中，可以构建出一种新型的鲁棒滤波算法——基于MCC的鲁棒高阶CKF。该算法不仅继承了CKF在非线性系统中良好的逼近能力和计算效率，还通过MCC的优化策略增强了对噪声和模型误差的容忍度。
在组合导航系统中，通常会融合多种传感器的数据，如GPS、惯性测量单元（IMU）、磁力计等。不同传感器之间的数据存在一定的差异性和不确定性，尤其是在动态环境下，这种不确定性可能进一步加剧。采用基于MCC的鲁棒高阶CKF，可以在不依赖先验噪声统计特性的情况下，实现对多源数据的自适应融合，从而提高导航结果的准确性和稳定性。
实验表明，在含有大量噪声和突变干扰的场景下，基于MCC的鲁棒高阶CKF相比传统CKF和EKF，在定位精度、跟踪稳定性和收敛速度等方面均有显著提升。特别是在卫星信号丢失或受到干扰的情况下，该算法能够保持较好的导航性能，为自动驾驶、无人机、智能机器人等应用场景提供可靠的技术支持。
综上所述，基于MCC的鲁棒高阶CKF作为一种先进的滤波方法，为组合导航系统提供了新的技术路径。其在提升系统鲁棒性、适应复杂环境方面展现出良好的应用前景，未来有望在更多高精度导航领域得到广泛应用。
