组合导航系统及其滤波算法研究

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1、摘要从20世纪70年代以后，人类在航天和航海领域开始运用组合导航系统进行导航。本文对惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的组合导航系统进行了研究。本文单独对全球定位系统和惯性导航系统分别进行了具体探讨，详细论述了它们各自的系统组成、定位原理、误差模型和模型计算。Kalman滤波技术的发展，对组合导航系统的发展有重要的意义。标准Kalman滤波技术在实际运用中对具体的运动模型要求较高，特别是噪声协方差和模型参数不确切时，不能得到系统状态的最优估计值，甚至结果发散。本文论述了几种典型的自适应

2、滤波算法：Sage．Husa自适应滤波算法、强跟踪Kalman滤波算法、基于极大似然准则的Kalman滤波算法以及其它改进的自适应滤波算法。并且在不同系统中对常规Kalman滤波、扩展Kalman滤波(EK聊和文中讨论的自适应滤波进行仿真，通过比较分析，对比了它们的优缺点以及适用的范围。设计了一种模糊推理系统，同时构造了模糊规则库，并将其与Kalman滤波算法相结合，在线修正系统量测噪声协方差阵。仿真结果表明，该模糊Kalman滤波算法能很好地对系统状态进行最优估计，同时能很好适应系统噪声的变化，

3、提高了导航系统的精度。关键词：模糊推理系统卡尔曼滤波组合导航系统INS／GPSAbstractIn1970s，peoplebegintousingintegratednavigationsysteminspaceflightandseafaring．ThestudyontheintegratednavigationSystembasedonInertiaNavigationSystem(iNs)andGlobalPositioningSystem(GPS)isdoneinthepaper．TheG

4、PSandINSareseparatelydiscussedinthepaper．Andsystemiccomposition，orientationtheory,errormodelandmodelcalculationofGPSandINSarediscussed．ThedevelopmentoftheKalmanfilteringisofgreatsignificancefortheintegratednavigationsystem．Normalkalmanfilteringhaveahi

5、ghrequestintheapplication．，especiallyfortheinaccuratemodelparametersandnoisecovariance．Itworksworseanddonotgetoptimizedestimatedvaluesofsystemicstates，evendonotconverge．Manyappliedfilteralgorithmisoccurred，includingself-adaptivekalmanfilter．Someself-a

6、daptivealgorithms，Sage—Husaself-adaptivefilteringalgorithm，strongtrackingKalmanfilteringalgorithm，maximum—likelihoodkalmanfilteringandotherimprovedself-adaptivealgorithms，aleproposedinthispaper．Subsequently,simulationsofnormalKalmanfiltering,extension

7、Kalmanfilteringandself-filteringdiscussedinthepaperaledoneineverydifferentsystem．Theworkingfieldsofeachfilteringandcomparisonsoftheiradvantagesanddisadvantagesismadeinthepaper．WedesigntheFuzzyInferenceSystem，simultaneouslybuildsthestoreroomofthefuzzyr

8、ulesandthencombineitwiththeKalmanfilteringtomodifyonlinethecovariancematrixofsystemmeasurementnoise．SimulationsshowthisfilteringalgorithmcallgetabeRerresuRinsystemstatesoptimizationestimation．Simultaneouslyithasasuperiorityofadaptingsystemnois