基于非線性濾波的SINS-GPS緊組合導航方法研究.pdf

1、在眾多導航系統(tǒng)中，捷聯慣性導航系統(tǒng)（SINS）和全球衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)（GPS）利用其各自性能上的互補特性所構成的SINS/GPS組合導航系統(tǒng)被公認為目前導航領域最為理想的組合導航模式。面對廣泛的導航應用需求，如航空、航天、航海導航和武器制導等方面，對SINS/GPS組合導航方法進行深入、細致地研究將具有十分重要的意義。本文以SINS/GPS緊組合導航為背景，研究重點集中于組合導航過程中數據融合算法，即非線性濾波。
　　本研究主要內

2、容包括：⑴闡述了SINS、GPS和SINS/GPS緊組合導航系統(tǒng)的基本工作原理。針對SINS，詳細推導了在當地地理坐標系下的解算過程，并基于歐拉平臺誤差角建立了當地地理坐標系下的誤差方程；針對GPS，介紹了其定位測速的基本原理，并對GPS定位系統(tǒng)誤差進行了細致、深入的分析。最后以SINS/GPS緊組合導航作為研究重點，推導了系統(tǒng)工作的狀態(tài)方程和量測方程，結合系統(tǒng)方程的具體特點，分析指出在SINS/GPS組合導航系統(tǒng)非線性濾波中一般存在如

3、下問題：狀態(tài)方程離散化所引入系統(tǒng)和量測噪聲相關的問題、GPS接收機量測中存在有色噪聲的問題和傳統(tǒng)卡爾曼類濾波器中線性量測更新的問題。⑵針對非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計中相關噪聲的問題，首先根據噪聲相關發(fā)生的時刻，將過程噪聲與量測噪聲的相關性分為兩類：同步時刻相關和隔步時刻相關。在此基礎上，本文從條件高斯噪聲分布的角度出發(fā)，針對該兩種噪聲相關問題，分別提出了兩種非線性濾波算法。同現有的解決噪聲相關方法相比，本文所提出算法的優(yōu)點為：給出了解決噪聲相關

4、非線性濾波器的一般結構，實施過程中便于采用不同數值計算方法；對于任一類型的噪聲相關，即同步時刻相關或隔步時刻相關，本文所提出算法的濾波精度均優(yōu)于現有的解決方法。⑶針對非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計中有色噪聲的問題，本文從實際應用角度出發(fā)，認為在實際工程中有些系統(tǒng)量測噪聲存在時間相關性，而現有的卡爾曼類濾波器都是基于系統(tǒng)過程噪聲和量測噪聲均為高斯白噪聲的假設進行的。為了保證系統(tǒng)狀態(tài)的估計精度，我們必須考慮有色噪聲特性來重新設計濾波器。因此本文采取一種

5、新的狀態(tài)擴充方法，提出了一種適用于線性/非線性系統(tǒng)有色量測噪聲的濾波算法，很好地解決了工程應用中有色量測噪聲的問題。⑷針對非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計中量測更新的問題，本文分析指出傳統(tǒng)的非線性高斯濾波器量測更新階段，利用了狀態(tài)與量測為聯合高斯分布的假設，服從最小方差更新準則，使得最終更新效果為線性。而在非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計中量測函數為非線性情況時，基于線性最小方差準則來融合量測信息違反了狀態(tài)與量測之間非線性關系的本質，不能獲得最優(yōu)的狀態(tài)估計。為此，

6、本文基于遞推更新的思想，提出了一種遞推更新高斯濾波器。該濾波器給出了適用于不同數值積分方法的一般結構，仿真結果表明，相比于傳統(tǒng)非線性高斯濾波器線性更新，本文所提出的遞推更新高斯濾波器可以獲得更高的濾波精度。⑸針對SINS/GPS緊組合導航系統(tǒng)實際過程中會出現相關噪聲、有色量測噪聲和量測信息融合的問題，本文首先基于軌跡仿真的基本原理和載體不同運動狀態(tài)下的動力學方程，利用Matlab軟件設計實現了真實軌跡發(fā)生器、SINS仿真器和SINS/G