基于SUKF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本文主要研究的是SUKF方法在GPS／SINS组合导航系统中的应用问题。论文的主要内容如下：首先，介绍了滤波方法发展过程和导航系统发展过程。分析了将SUKF方法应用于GPS／SINS组合导航系统中的可行性。其次，研究了传统的卡尔曼滤波(KF)方法和扩展卡尔曼滤波(EKF)方法。卡尔曼滤波方法首次将现代控制理论中的状态空间思想引入最优滤波理论，标志着现代滤波理论的建立。而扩展卡尔曼滤波方法是将非线性系统进行线性化，然后进行卡尔曼滤波。尽管扩展卡尔曼滤波方法是一种次优滤波，但是，比卡尔曼滤波方法

2、应用更加广泛。再次，探究了UKF方法和SUKF方法。UKF方法是KF方法的一种推广，其本质上是线性回归卡尔曼滤波(LRKF)方法，它具有KF方法的基本递推结构，是UT变换和KF方法的结合。SUKF方法是一种基于简化球形分布Sigma点UT变换的改进型UKF方法。然后，讨论了GPS／SINS组合导航系统的误差模型。其中，GPS系统的位置量精度高，可以对捷联惯导的位置量进行补偿，从而提高组合导航系统的位置精度。捷联惯性导航系统可以提供位置、速度和姿态多种信息。最后，通过对多种滤波方法(EKF方法、UKF方法和SUKF方法)进

3、行系统仿真、分析和比较，得出了SUKF方法具有运算简单、容易实现、滤波精度高、收敛速度快的结论。关键词：组合导航系统；UT变换；SUKF方法哈尔滨工程大学硕士学位论文AbstractThispapermainlystudiestheSUKFmethod’SapplicationinGPS／SINSnavigationsystem．Themainelememsareasfollows：First，theauthorintroducedthedevelopmentprocessofthefilteringmethodandt

4、henavigationsystems．Throughtheintroduction，wecanknowthatitisfeasibletoapplytheSUKFmethodtoGPS／SINSnavigationsystem．Secondly,theauthorresearchedonthetraditionalKalmanFilter(KF)methodsandextendedKalmanfilter(EKF)method．Kalmanfilteringmethodintroducedthestatespaceth

5、inkingofmodemcontroltheorytotheoptimalfilteringtheory,whichindicatestheestablishmentofmodemfilteringtheory．ExtendedKalmanfiltermethodmeanstomakenonlinearsystemslinear,andthenconductKalmanfilter．DespitetheextendedKalmanfiltermethodisasub—optimalfiltering，however,K

6、almanfilteringmethod’Sapplicationismoreextensive．Thirdly,theauthorexploredtheUKFmethodsandtheSUKFmethods．UKFisakindofpromotionofKF,anditisessentiallylinearregressionKalmanfilter(LRKF)method，whichhasthebasicKFrecursivestructure，combiningtheUTtransformandKFmethods．

7、SUKF,basedonthesimplifiedmethodofsphericaldistributionpointsSigmaUTtransform，isanimprovedmethodofUKEThen，theauthordiscussedtheGPS／SINSnavigationsyaemerrormodel．Amongthem，thelocationoftheGPSsystemhashighaccuracy,anditCancompensatetheSINSposition，SOastOenhancethein

8、tegratednavigationsystempositionalaccuracy．SINS，withouttheneedofanexternalinformation，Canprovidevariouskindsofinformation，suchasposition，velocityandattitude．Fi