MIMU/GPS组合导航：新型卡尔曼滤波算法研究

"该研究探讨了一种应用于MIMU/GPS组合导航定位系统的新型卡尔曼滤波算法，旨在提高系统在面对模型误差和量测噪声时的自适应能力。该系统利用MEMS IMU作为核心传感器，结合位置和速度信息进行导航计算。文章发布在《弹箭与制导学报》上，作者来自西北工业大学。" 本文深入研究了基于微机电系统（MEMS）惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的组合导航定位系统，提出了一种创新的卡尔曼滤波算法。卡尔曼滤波是处理动态系统中的估计问题的常用方法，尤其适用于融合不同传感器数据以提高定位精度。在传统的卡尔曼滤波算法中，通常假设系统模型和量测噪声是已知的固定值，但在实际应用中，这些参数往往存在不确定性。 针对这一问题，研究者开发的新型卡尔曼滤波算法具有自适应特性，能动态调整系统模型误差和量测噪声协方差的估计，从而更好地适应实际环境的变化。这种自适应能力对于提高组合导航系统的稳健性和鲁棒性至关重要，特别是在GPS信号受到干扰或丢失时，MIMU的数据可以提供连续的导航信息，而自适应卡尔曼滤波则能确保这些信息的有效融合。 文章中详细讨论了算法的设计原理和实现步骤，可能包括如何构建状态模型、如何估计和更新协方差矩阵以及如何在实际系统中应用这一算法。此外，还可能通过仿真或实验证明了新算法相对于传统方法在精度和稳定性方面的优势。 关键词涵盖了“MIMU/GPS组合导航”、“卡尔曼滤波”以及“MEMS IMU”，强调了研究的核心技术。该论文属于工程技术领域，对于理解现代导航系统设计和改进有着重要的参考价值，特别是对于从事军事、航空、航海等领域中高精度定位技术研究的工程师和科研人员。 这项研究为MIMU/GPS组合导航系统提供了更先进的滤波算法，有助于提升系统的导航性能，尤其是在复杂环境下的定位准确性和可靠性。未来的研究可能会进一步优化这个算法，使其适应更多类型的传感器组合和更广泛的导航应用场景。