gnssins组合导航滤波算法研究

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1、硕士学位论文GNSS/INS组合导航滤波算法研究ResearchontheFilterAlgorithmforGNSS/INSIntegratedNavigation作者：徐波导师：高井祥教授中国矿业大学二〇一六年五月中图分类号P228.4学校代码10290UDC528密级公开中国矿业大学硕士学位论文GNSS/INS组合导航滤波算法研究ResearchontheFilterAlgorithmforGNSS/INSIntegratedNavigation作者徐波导师高井祥申请学位工学硕士培养单位环境与测绘学院学科专业大地测量学与测量工程研究方向GNSS导航定位答辩委员会主席吴

2、侃评阅人赵长胜，郑南山二○一六年五月论文审阅认定书研究生徐波在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢时光荏苒，硕士阶段的求学生涯即将结束。硕士求学期间，身边的良师益友给予了很多的帮助，在此表示感激之情。师从高井祥教授三载，我深深感受到他在生活、学习和科研上的照顾和关怀。平易近人、宽厚待人的为人处世之方，学识渊博、宽容自由和联系实际的科研之风，使我深受启发。每次与老师的

3、交流都让我受益匪浅，每次老师的关心都让我倍感亲切，每次老师的指导都让我醍醐灌顶。老师总是用简单的言语表达深刻的道理和殷切的期望，让我由此产生了坚定的信心以及源源不断的动力。感谢王坚教授一直以来给予的指导和帮助。他治学严谨，科研上要求精益求精，深刻把握科学前沿和问题的关键。他指出的要点，虽然当时不能完全领悟，但是经过一段时间的沉淀，才会加深自己对问题的理解深度。每次与王坚老师的学术交流，总是有意犹未尽的感觉。感谢李增科博士和姚一飞博士提供的编程支持，感谢姚丽慧博士的鼓励和开导，感谢韩厚增博士无私的经验分享。感谢师兄（弟）李鹏博士、宁一鹏博士、林鹏博士、邓海峰硕士、党相振硕士、

4、张亮硕士、王生朝硕士、曹新运硕士、王浩硕士、胡安东硕士、秦长彪硕士、王兴硕士、刘洋硕士、郭忠臣硕士、彭小强硕士、赵文晔硕士、孙晶硕士、赵龙硕士、王益鹏硕士、梁宁硕士、常方正硕士、王宏莹硕士、钱荣荣硕士等，是大家的共同努力和无私奉献使团队的发展蒸蒸日上，使团队的气氛像家一样温馨，使团队的每一个人受益。感谢父母一直以来的默默支持、鼓励和宽容，感谢我的妻子邹慧，三年来同甘共苦，给我巨大的鼓励和动力。在我骄傲时提醒我再接再厉，在我彷徨时鼓励我坚持不懈。感谢各位论文评阅人和答辩专家提出的宝贵意见。感谢论文送审过程中各位老师的辛勤劳动。摘要全球导航定位系统（GNSS）与惯性导航系统（I

5、NS）进行组合，将二者的优势进行组合，能够提供连续的、高精度的导航信息（位置、速度和姿态）。本文对GNSS/INS组合导航的滤波理论进行了系统的研究，内容重点涵盖了惯性导航系统原理、GNSS/INS组合导航基本原理、GNSS定位模式和信号传播相关的误差分析、GNSS/DR组合导航滤波算法、GNSS/INS紧组合导航模式随机模型误差和函数模型误差自适应滤波算法、抗差滤波算法和依次抗差滤波算法研究等。主要工作和研究成果概括如下：（1）总结了GNSS/INS组合导航系统数据处理原理，分别介绍了INS导航、GNSS导航的基本原理以及对GNSS定位模式和信号传播相关的误差进行了分析比

6、较。（2）介绍了标准卡尔曼滤波算法、自适应卡尔曼滤波算法和抗差卡尔曼滤波算法模型的基本原理，并将扩展卡尔曼滤波算法（EKF）、自适应EKF算法和抗差EKF算法运用于GPS/DR组合导航中并比较它们之间的不同点。（3）针对多传感器观测信息较多，计算效率低下，本文采用了一种基于马氏距离建立的自适应卡尔曼滤波算法。根据观测值和预测值之间的差值建立马氏距离，其中马氏距离的平方值服从卡方分布。以马氏距离的平方值作为判断参数，利用统计学知识通过假设检验的方法探测模型误差，并运用牛顿迭代法建立的因子对模型误差进行调节，降低模型误差影响。分别对GNSS/INS紧组合随机模型误差和函数模型误

7、差模拟并运用本文提出的滤波算法进行解算。结果表明，论文提出的滤波算法在保证计算正确性的基础上能够提高计算效率。（4）当观测值存在粗差时，运用卡尔曼滤波算法进行解算可能会出现滤波发散等问题。本文采用基于马氏距离的抗差卡尔曼滤波算法，利用统计学知识通过假设检验的方法探测异常值，并运用牛顿迭代法建立的的抗差因子对异常值进行调节，从而降低异常值对动力学模型的影响。将该算法运用在GNSS/INS紧组合中，结果表明，该算法具有较好的抵抗动力学模型误差的效果，能够有效消除动力学模型中的异常值。（5）针对观测向量中存在多种类型的观