基于粒子群优化的UKF在SINS/GPS组合导航中的应用

作     者：徐晓苏 闫琳宇 吴晓飞 庞东 彭源源 XU Xiaosu;YAN Linyu;WU Xiaofei;PANG Dong;PENG Yuanyuan

作者机构：微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室南京210096 东南大学仪器科学与工程学院南京210096 天津航海仪器研究所天津300131 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2018年第26卷第2期

页      面：196-201页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51775110 61473085) 

主　　题：粒子群算法 SINS/GPS组合导航 无迹卡尔曼滤波 滤波参数 

摘      要：针对组合导航中使用传统Kalman滤波方法时噪声协方差矩阵参数需要耗时耗力反复试验得到的问题,提出利用粒子群优化算法对卡尔曼滤波器的滤波参数Q和R进行寻优后用于组合导航的方法。将滤波参数Q和R作为粒子进行寻优,将粒子群算法优化得到的滤波参数值作为卡尔曼滤波器输入参数,用于SINS/GPS组合导航系统。仿真实验结果表明,12次实验中粒子群算法搜索出的参数均值分别为0.0208(°)/h、94.7827?g,接近所设置的噪声参数值与标准参数值0.02(°)/h、100?g。半物理实验结果表明,在实际系统中,与经验参数值用于卡尔曼滤波器相比,粒子群算法优化得到的滤波参数值位置估计精度提高了15%~30%,从而提高了组合导航性能。