发射系下sins-gps-cns组合导航系统联邦粒子滤波算法

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1、发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法摘要：传统的扩展卡尔曼滤波算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时，因其模型线性化展开会导致模型不准确，从而引起导航精度下降；采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波算法能有效避免引入线性化误差，具有一定的优势。据此，针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求，提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要，PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计

2、。为此，本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统，设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法，实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明，相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法，PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。关键词：扩展卡尔曼滤波；粒子滤波；联邦滤波;SINS/GPS/CNS；组合导航中图分类号：V448.2文献标志码：A文章编号:1005-261503-0319-05SINS/GPS/CNSIntegratedN

3、avigationSystemFederalPFAlgorithminLaunchInertialCoordinateSystemXiongZhi，PanJialiang，LinAijun,DuHuajun，YuFengAbstract：WhenthetraditionalextendedKalmanfilteralgorithmisusedinintegratednavigationsystemoffutureaircraft，itmayleadtotheinaccuracyofthemodelbecauseo

4、flinearizationandthedecreasingofnavigationprecision.ParticlefiltersolvesBayesestimationproblembyusingMonteCarlomethodandcaneffectivelyavoidbringinginlinearizationerror.Consequently，aimedattherequirementofhighaccuracyforthenavigationsystemstateparametersinlaun

5、chinertialcoordinatesystem,itisparticularlyimportanttoimprovetheaccuracyoffilteralgorithmformissile-borneintegratednavigationsystem.ThePFalgorithmcandirectlyachieveanerrorestimationwithoutlinearizationofnonlinearsystem.ThispaperbringsPFalgorithmintotheSINS/GP

6、S/CNSintegratednavigationsystem.PFalgorithmisdesignedbasedonfederalfilterandthenavigationsystemstateparametersareestimateddirectly.ThealgorithmsimulationresultsindicatePFalgorithmeffectivelyimprovesfilteringprecisioncomparedwithEKFalgorithmandisverysuitablefo

7、rintegratednavigationsystem.基金项目：国家自然科学基金资助项目；江苏省六人人才高峰资助项目；江苏高校优势学科建设工程资助项目；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目；南京航空航天大学大学研究生创新基地开放基金资助项目。收稿日期：2015-03-08；修订日期:2015-04-20Keywords:extentedKalmanfilter；particlefilter；federalfilter；SINS/GPS/CNS；integratednavigation针对未来高超、空天飞行器导

8、航系统状态强非线性等特点，为实现飞行器高精度导航，有效手段之一是构建发射惯性系下的组合导航系统。多信息融合处理方法作为发射惯性系下组合导航系统的核心技术之一，与组合导航系统的导航精度紧密相关，正逐步受到重视而被广泛研宄。在众多的滤波算法中，传统的线性扩展卡尔曼滤波算法因系统模型线性化展开的要求而会影响估计的精度［1-3］，粒子滤波由于其突出的处理非线性、非高斯系统估计问题