卡尔曼滤波在GPS/INS组合导航中的应用研究

"卡尔曼滤波及其在INS/GPS组合导航中的应用" 本文主要探讨了卡尔曼滤波在惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）组合导航中的应用。卡尔曼滤波是一种最优估计理论在动态系统状态估计中的具体实现，尤其适用于处理存在噪声的数据。在GPS/INS组合导航系统中，由于GPS提供全球范围内的精确位置信息，而INS则能够连续地提供姿态、速度和位置信息，两者的结合可以互相弥补对方的不足，提高整体导航的精度和可靠性。 卡尔曼滤波的基本原理是利用系统模型和观测模型，通过递推方式对系统状态进行最优估计。它假设系统状态和观测存在高斯噪声，并且这些噪声通常是独立且随机的。滤波过程包括预测和更新两个步骤：预测阶段根据系统动力学模型预测下一时刻的状态，更新阶段则结合新的观测信息对预测结果进行修正，以得到更准确的状态估计。 文中还提到了卡尔曼滤波的变化形式——扩展卡尔曼滤波（EKF），它是针对非线性系统的变种。当GPS/INS组合导航中的系统模型或观测模型非线性时，EKF通过线性化这些非线性函数来近似应用卡尔曼滤波的公式，从而在一定程度上保持滤波的最优性。 此外，论文可能还涉及了另一种滤波器——无迹卡尔曼滤波（UKF），它在处理非线性问题时相比EKF通常能提供更好的性能，因为它使用了随机样本来进行预测和更新，而不是仅仅依赖于线性化的雅可比矩阵。 通过对不同滤波器的性能分析和比较，论文旨在揭示在GPS/INS组合导航中哪种滤波技术更能有效融合和处理来自两种不同导航源的信息，以及在实际应用中如何选择和优化滤波器参数，以达到最佳的导航效果。实验部分可能包含仿真对比，以验证和评估不同滤波器在实际导航情境下的表现。 这篇论文深入研究了卡尔曼滤波及其变种在GPS/INS组合导航中的作用，为理解和优化这种复杂导航系统提供了理论基础和实用指导。同时，它还强调了论文撰写的要求，包括理论阐述、研究方法、实验分析、结论与展望，以及对专业文献的引用和英文摘要的编写。