GPS-INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)算法研究.pdf

1、現(xiàn)在導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，人們對(duì)它的有效性，精準(zhǔn)性等方面的要求越來(lái)越高。但是任何一個(gè)單一系統(tǒng)均不能完全滿足需求，所以，組合導(dǎo)航技術(shù)研究應(yīng)運(yùn)而生。目前，眾多導(dǎo)航系統(tǒng)中，GPS/INS的組合導(dǎo)航最受矚目也應(yīng)用最普遍。GPS和INS都能提供可靠的導(dǎo)航數(shù)據(jù)和精準(zhǔn)的定位信息。GPS定位精度高，不受時(shí)間和空間限制，但是當(dāng)?shù)匦握趽蹩赡軐?dǎo)致導(dǎo)航信息中斷;INS在全球范圍內(nèi)能自主地、隱蔽地提供較高精度的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，但是誤差會(huì)隨著時(shí)間增長(zhǎng)而增大。雖然GP

2、S和INS都存在各自的不足，但是兩者之間有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，組合后能充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，總體性能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于各自獨(dú)立系統(tǒng)。
　　 本文以GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)為研究對(duì)象，研究適用于組合導(dǎo)航的濾波算法，并對(duì)濾波算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。首先研究了卡爾曼濾波算法，重點(diǎn)分析了EKF算法和UKF算法?？柭鼮V波算法運(yùn)用于組合導(dǎo)航時(shí)，最常采用的校正方式是反饋校正，針對(duì)反饋校正濾波初期狀態(tài)估計(jì)不準(zhǔn)的問(wèn)題，給出了一種混合校正的方法，用以提高濾波器的估

3、計(jì)精度。針對(duì)UKF算法計(jì)算量大的缺陷，給出了一種改進(jìn)的UKF算法，用KF技術(shù)處理組合導(dǎo)航中的線性方程，用UKF技術(shù)處理非線性方程，在保證了算法精度的基礎(chǔ)上減少了計(jì)算量，整體性能優(yōu)于EKF算法。分析GPS和INS的基本導(dǎo)航原理和誤差來(lái)源，推導(dǎo)了GPS/INS松耦合和緊耦合組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程，并在此基礎(chǔ)上分別設(shè)計(jì)了兩種組合模型的實(shí)現(xiàn)方案。最后通過(guò)仿真分析，表明緊耦合組合模型定位性能的優(yōu)勢(shì)。驗(yàn)證改進(jìn)的UKF算法精度高于EKF算法