基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航

作     者：靳标 李建行 朱德宽 郭交 苏宝峰 Jin Biao;Li Jianxing;Zhu Dekuan;Guo Jiao;Su Baofeng

作者机构：西北农林科技大学机电学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2019年第35卷第3期

页      面：75-81页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61701416) 中央高校基本科研业务费专项资金(2452017127) 农业农村部农业物联网重点实验室开放基金课题(2017AIOT-06) 

主　　题：导航 模型 FIR预测模型 自适应卡尔曼滤波 全球定位系统 

摘      要：导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。