GPS-SINS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)中濾波算法的研究.pdf

1、由于GPS與INS的導(dǎo)航定位功能具有較強互補性，二者組合可以揚長避短，GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)性能優(yōu)越，應(yīng)用廣泛，是全世界各國在高精度和高可靠性導(dǎo)航系統(tǒng)領(lǐng)域研究的熱點和重點。而在GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，對相關(guān)濾波算法的研究及其工程應(yīng)用是改善系統(tǒng)性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
　　首先給出了本文的研究背景：概述了GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)、濾波算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。介紹了常用坐標(biāo)系及其個坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系，分別闡述了GPS與INS的工作原理

2、及誤差分析，對GPS和INS的組合方法做了介紹。在matlab平臺上模擬了載體運動軌跡、并對SINS慣性測量元件組的建模和仿真。單獨采用SINS進行導(dǎo)航定位，分析其優(yōu)缺點，驗證本文對SINS模型建立的正確性。對GPS/SINS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)建模，給出了系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程，并設(shè)計了該系統(tǒng)導(dǎo)航定位仿真流程，為下文的濾波算法的分析奠定了基礎(chǔ)。
　　然后介紹了KF算法工作原理和流程，分析了三種非線性濾波算法：EKF、UKF與PF，總

3、結(jié)了四種算法的優(yōu)缺點及適用模型。重點研究了KF、EKF、UKF、PF的復(fù)雜度及精度?；诘刃lops方法，對KF、EKF、UKF、PF的算法復(fù)雜度進行詳細分析，推導(dǎo)出了較為精確復(fù)雜度的計算公式。并進行仿真比較其狀態(tài)均方誤差值、計算復(fù)雜度、以及狀態(tài)跟蹤能力，驗證對濾波算法分析的正確性，給組合導(dǎo)航中濾波算法的選擇提供了理論依據(jù)。
　　對本文建立的緊組合系統(tǒng)中的量測方程的非線性程度進行分析研究：在GPS/SINS緊組合系統(tǒng)中，當(dāng)位置誤

4、差小于千米的數(shù)量級時，對系統(tǒng)量測方程進行線性化所引進的誤差可以忽略，基于此結(jié)論將系統(tǒng)中的量測方程進行線性化，建立一個由非線性的狀態(tài)方程和線性的量測方程構(gòu)成的混合系統(tǒng)模型?；诮Y(jié)構(gòu)分解的思想，對UKF進行優(yōu)化改進，結(jié)合KF及序貫處理方法，提出了一種序貫SUKF算法，利用UKF進行狀態(tài)一步預(yù)測，利用KF進行量測更新，并采用序貫處理方法改進量測更新過程。
　　最后，論文將EKF、UKF以及序貫SUKF算法在GPS/SINS緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)