基于CKF的SINS-GPS緊組合方法研究.pdf

1、伴隨著時代的不斷發(fā)展與進(jìn)步，航空領(lǐng)域、航海領(lǐng)域乃至軍事領(lǐng)域都對導(dǎo)航定位精度的要求越來越高。一個單獨(dú)的導(dǎo)航定位系統(tǒng)無法對定位的可靠性與精確性提供有效保障，因而組合導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，組合導(dǎo)航系統(tǒng)可以最大化的發(fā)揮每一個子導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)勢，提高了導(dǎo)航定位的精確性與可靠性。緊組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)是一種相較于松組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)更深層次的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，可以更加高效率的提高導(dǎo)航定位精度。本文的主要內(nèi)容是對全球定位系統(tǒng)（GPS）和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（SINS）的

2、緊組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的研究，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法對緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的位置、速度誤差進(jìn)行實(shí)時估計(jì)，并且針對擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）只能精確到非線性系統(tǒng)的一階精度的問題，采用精度更高的容積卡爾曼濾波（CKF）進(jìn)行仿真研究。為了進(jìn)一步提高導(dǎo)航定位的精度，本文結(jié)合 Sage-Husa算法與容積準(zhǔn)則推導(dǎo)出自適應(yīng)容積卡爾曼濾波（ACKF）算法，并且進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
　　首先，詳細(xì)研究了擴(kuò)展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波（UKF）以及容積卡爾曼濾波三

3、種非線性濾波方法，并且分別對每一種非線性濾波方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。
　　其次，分析并研究了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)常用的坐標(biāo)系、導(dǎo)航方程、解算過程以及工作原理，并且完成了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)的誤差分析，同時詳細(xì)介紹了全球定位系統(tǒng)的基本工作原理、基本組成部分以及GPS的定位于測速的計(jì)算方法。
　　再次，簡要分析了SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的基本工作原理，通過得到的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差方程與全球定位系統(tǒng)的誤差方程，成功建立起SIN

4、S/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程與量測方程，得到了SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。由于系統(tǒng)模型的非線性，常規(guī)的線性卡爾曼濾波方法將無法應(yīng)用，因此首先采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對SINS/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行仿真。為了進(jìn)一步提高導(dǎo)航定位精度，解決EKF只能精確到非線性一階精度的問題，采用容積卡爾曼濾波對SINS/GPS緊組合系統(tǒng)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，CKF相較于EKF可以提高位置和速度的估計(jì)精度。
　　最后，為了解決SIN

5、S/GPS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)模型噪聲統(tǒng)計(jì)特性不準(zhǔn)確導(dǎo)致濾波精度下降的問題，研究了經(jīng)典的Sage-Husa算法，但該算法只能應(yīng)用在線性領(lǐng)域，對此，首先對幾種適用于非線性領(lǐng)域的自適應(yīng)濾波方法進(jìn)行研究，如：自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼算法，自適應(yīng)無跡卡爾曼算法，但由于上述自適應(yīng)非線性算法本身存在一些缺陷，致使濾波精度偏低。故將非線性領(lǐng)域自適應(yīng)濾波思想與容積卡爾曼濾波算法思想相結(jié)合，推導(dǎo)出了自適應(yīng)容積卡爾曼算法，完成基于自適應(yīng)容積卡爾曼算法的SINS/GPS緊