UKF滤波方法在组合导航系统中的应用研究

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要在实际的系统中建立的系统方程大部分都是非线性方程，而我们所使用的传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法是将非线性系统进行线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤波。本文研究的在组合导航系统中所使用的UKF方法直接利用非线性模型，避免引入线性化误差，从而提高了滤波精度。此外UKF在计算量上没有太大增加，而是和EKF相当。论文首先介绍了捷联式惯性导航系统、OPS导航系统和多普勒计程仪的基本原理及各自特点，并建立了捷联惯性导航系统的非线性误差模型。正因为它们有着各自

2、不同的优缺点，这为我们联合使用这些导航系统及设备提供了依据。接着，论文介绍了离散线性系统的卡尔曼滤波基本理论、非线性系统的标称状态线性化滤波和扩展卡尔曼滤波的基本理论，并写出了它们的算法。论文深入地研究了UKF方法。并且介绍了一种新的uT代表点，扩展了UKF算法。研究了混合系统的UKF滤波问题，指出对于由线性状念方程、非线性观测方程或者非线性状念方程、线性观测方程组成的混合系统，可以使用SUKF方法迸一步简化滤波计算。最后，利用某组车载试验数据分别用扩展卡尔曼滤波和UKF进行了仿真，验证了其优越

3、性。关键词：捷联惯性导航系统；扩展卡尔曼滤波；UKF；非线性AbstractGenerallythestate—equationsweestablishedintheactualsystemarenonlinear．ButthetraditionalExtendedKalmanFilterweusedmakesthenonlinearsystemlined，SOitissuboptimumfilteLInthispaperweusedtheUnseentedKalmanFilter(UKF)me

4、thod．Itusesthenonlinearmodeldirectly,SOitcanavoidthenonlinearerror,andimprovethefilterprecision．BesidesthecomputationoftheUKFisthesameorderasthatoftheEKFFirstly，thepaperintroducedthebasictheoryandcharacteristicsoftheStrapdownInertiMNavigationSystem(S

5、INS)，theGPS，andtheDVLsystem．Becauseofthedifferencebetweenthemwecanusethesesystemstogether．AnditestablisbedthenonlinearerrormodeloftheSINS．Secondly,itintroducedthebasictheoryoftheKalmanFilterofthelinearsystem，andtheEKFofthenonlinearsystem．Andgivedthei

6、rarithmetics．Thirdly，thepaperdeeplyresearchedtheUKFmethod．AndintroducedanewUTdotswhichextendedtheUKF．ResearchedtheUKFinthemixedsystem．Forthesystemcomposedoflinearstate—equationandnonlinearobservation．equationornonlinearstate·equationandlinearobservat

7、ion-equation．wecanuseSUKFtosimplythearithmeticfarther．Finally,wedonesomeemulationbysomevehicletestdata，andvalidatedthesuperiorperformanceoftheUKEKeyword：StrapdownInertialNavigationSystem(SiNS)；ExtendedKalmanFilter；UKF：nonlinear哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：

8、本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：丕叠日期：俨Z年≯月矽H1．1概述第1章绪论21世纪将是人类开发海洋的世纪。自主水下潜航器(AUV)作为一种人类探索海洋、开发海洋资源的重要工具，己经越来越引起各国相关机构的重