GPS/INS松耦合組合導(dǎo)航的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法研究

周先林，張慧君，和濤,4，李孝輝

GPS/INS松耦合組合導(dǎo)航的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法研究

周先林1,2,3，張慧君1,2,3，和濤1,2,3,4，李孝輝1,2,3

2. 中國科學(xué)院 國家授時中心，西安 710600；中國科學(xué)院 精密導(dǎo)航定位與定時技術(shù)重點實驗室，西安 710600；3. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.中國船舶集團有限公司 昆明船舶設(shè)備研究試驗中心，昆明 650051）

針對常規(guī)卡爾曼濾波應(yīng)用在GPS/INS組合導(dǎo)航時，由于量測數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值或系統(tǒng)狀態(tài)模型不準(zhǔn)確而造成的濾波精度下降問題，提出了一種基于新息的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法（AKF）。該算法首先通過卡方檢驗檢測出量測異常值，在量測異常值處調(diào)整量測噪聲方差陣來抑制濾波發(fā)散；在此基礎(chǔ)上根據(jù)新息協(xié)方差的計算值與新息協(xié)方差的預(yù)測值的粗略比率，調(diào)整系統(tǒng)噪聲方差陣，從而提高整體濾波精度。通過跑車試驗，對本文提出的AKF算法進行了驗證。試驗結(jié)果表明：本文提出的AKF算法較常規(guī)卡爾曼濾波算法在經(jīng)度、緯度誤差（均方根）上分別降低了67%，34%，在東向速度、北向速度誤差（均方根）上分別降低了47%，38%。從而證明了該算法能有效地抑制由量測異常值導(dǎo)致的狀態(tài)估計誤差，防止濾波發(fā)散，提高濾波穩(wěn)定性。

組合導(dǎo)航；自適應(yīng)卡爾曼濾波；新息；噪聲方差

0 引言

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System，INS）是一種不依賴于外界信息的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，不僅提供位置和速度信息，還能提供姿態(tài)角信息，具有短時精度高和穩(wěn)定性好的優(yōu)點，但是卻具有誤差隨著時間快速累積增長的缺點[1-2]。全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）具有全天候、高精度導(dǎo)航定位的優(yōu)點，但是具有信號易受遮擋和干擾的缺點[3-4]。……