GNSS-INS組合導航濾波算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、全球導航定位系統(tǒng)(GNSS)與慣性導航系統(tǒng)(INS)進行組合,將二者的優(yōu)勢進行組合,能夠提供連續(xù)的、高精度的導航信息(位置、速度和姿態(tài))。本文對GNSS/INS組合導航的濾波理論進行了系統(tǒng)的研究,內容重點涵蓋了慣性導航系統(tǒng)原理、GNSS/INS組合導航基本原理、GNSS定位模式和信號傳播相關的誤差分析、GNSS/DR組合導航濾波算法、GNSS/INS緊組合導航模式隨機模型誤差和函數(shù)模型誤差自適應濾波算法、抗差濾波算法和依次抗差濾波算法研

2、究等。主要工作和研究成果概括如下:
 ?。?)總結了GNSS/INS組合導航系統(tǒng)數(shù)據處理原理,分別介紹了INS導航、GNSS導航的基本原理以及對GNSS定位模式和信號傳播相關的誤差進行了分析比較。
 ?。?)介紹了標準卡爾曼濾波算法、自適應卡爾曼濾波算法和抗差卡爾曼濾波算法模型的基本原理,并將擴展卡爾曼濾波算法(EKF)、自適應EKF算法和抗差EKF算法運用于GPS/DR組合導航中并比較它們之間的不同點。
  (3)針

3、對多傳感器觀測信息較多,計算效率低下,本文采用了一種基于馬氏距離建立的自適應卡爾曼濾波算法。根據觀測值和預測值之間的差值建立馬氏距離,其中馬氏距離的平方值服從卡方分布。以馬氏距離的平方值作為判斷參數(shù),利用統(tǒng)計學知識通過假設檢驗的方法探測模型誤差,并運用牛頓迭代法建立的因子對模型誤差進行調節(jié),降低模型誤差影響。分別對GNSS/INS緊組合隨機模型誤差和函數(shù)模型誤差模擬并運用本文提出的濾波算法進行解算。結果表明,論文提出的濾波算法在保證計算

4、正確性的基礎上能夠提高計算效率。
  (4)當觀測值存在粗差時,運用卡爾曼濾波算法進行解算可能會出現(xiàn)濾波發(fā)散等問題。本文采用基于馬氏距離的抗差卡爾曼濾波算法,利用統(tǒng)計學知識通過假設檢驗的方法探測異常值,并運用牛頓迭代法建立的的抗差因子對異常值進行調節(jié),從而降低異常值對動力學模型的影響。將該算法運用在GNSS/INS緊組合中,結果表明,該算法具有較好的抵抗動力學模型誤差的效果,能夠有效消除動力學模型中的異常值。
 ?。?)針對

5、觀測向量中存在多種類型的觀測元素時,如果簡單的運用4中提到的抗差算法對動力學模型進行統(tǒng)一調節(jié)通常會產生“納偽”和“去真”情況發(fā)生,對于該問題本文利用Cholesky分解對觀測噪聲矩陣R進行分解,并將分解后各個觀測向量的觀測值與預測值的差值建立馬氏距離,通過假設檢驗的方法探測出是某個觀測向量存在粗差,并根據牛頓迭代的方法建立調節(jié)因子對各個觀測向量的權矩陣進行調節(jié),這樣會使粗差的探測和調節(jié)效果更好。該算法不僅能處理單個觀測元素或者某一類觀測

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