基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

作者:周彬;赵万良;荣义杰;胡小毛;马吉雨; 刊名:导航与控制 上传者:张胜用

【摘要】标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。

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第17 卷  第4 期 2018 年8 月 导航与控制 NAVIGATION AND CONTROL Vol􀆰17No􀆰4 Aug􀆰2018􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇􀪇 收稿日期: 2017⁃07⁃17 基于 MEMS⁃INS/GNSS 组合导航抗差自适应 Kalman 滤波算法周  彬1,2, 赵万良1,2, 荣义杰1,2, 胡小毛1,2, 马吉雨1,2 1􀆰 上海航天控制技术研究所, 上海201109; 2􀆰 上海惯性工程技术研究中心, 上海201109 摘 要: 标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用, 然而在实际运动过程中, 载 体的运动模型是复杂多变的, 无法准确掌握系统的动态特性。 针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题, 以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题, 设计了一种基于MEMS⁃INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法, 研究 了优化自适应因子的求解方法。 通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散, 提供更加精 确的导航定位结果, 更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。 关键词: 抗差自适应滤波; Kalman滤波; MEMS⁃INS/GNSS组合导航; 自适应因子; 抗差估计 中图分类号: U666􀆰1    文献标志码: A    文章编号: 1674⁃5558 2018 01⁃01440 doi 10􀆰3969/j􀆰issn􀆰1674⁃5558􀆰2018􀆰04􀆰003 Robust Adaptive Kalman Filtering Algorithm for Integrated Navigation Based on MEMS⁃INS/GNSS ZHOUBin1,2,ZHAOWan⁃liang1,2,RONGYi⁃jie1,2,HUXiao⁃mao1,2,MAJi⁃yu1,2 1􀆰ShanghaiInstituteofSpaceflightControlTechnology,Shanghai201109; 2􀆰ShanghaiEngineerResearchCenterofInertia,Shanghai201109 Abstract:ThestandardKalmanfilterhasbeenwidelyusedinthefieldofintegratednavigation􀆰 However,intheac⁃ tualprocessofmotion,themotionmodelofthecarrieriscomplexandchangeable,andthedynamiccharacteristicsofthe systemcannotbeaccuratelymastered􀆰 Inthecaseofhighdynamicenvironment,thedynamicmodelcausedbythedynam⁃ icandcomplexcharacteristicsofthedownloadingbodyisdifficulttobeconstructedaccurately,andtheabnormalinforma⁃ tionoftheobservationinformationcausedbythedisturba

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