GPS/INS组合导航缺星情况下的卡尔曼滤波改进算法

作     者：朱立新 孟 ZHU Lixin;MENG Yan

作者机构：解放军电子工程学院 解放军72671部队 

出 版 物：《探测与控制学报》 (Journal of Detection & Control)

年 卷 期：2014年第36卷第6期

页      面：57-62页

学科分类：08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 081105[工学-导航、制导与控制] 0804[工学-仪器科学与技术] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：安徽省自然科学基金资助(1308085QF99) 

主　　题：GPS/INS紧组合导航 容积卡尔曼滤波 强跟踪滤波 均方根策略 导航精度 

摘      要：针对GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统在卫星信号缺失情况下导航精度降低,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)应用中存在模型误差和计算误差的问题,提出了适用于该背景下的强跟踪均方根容积卡尔曼滤波(Square-Root CKF)算法。该算法通过人为地相对突出滤波过程中新数据的作用,提高了算法在模型不确定时的鲁棒性;均方根策略保证了协方差阵的正定性和对称性。仿真实验表明,改进的算法能够提高导航精度,在卫星信号缺失情况下其效能发挥地更好,提高了组合导航适应复杂环境的能力。