多模型多尺度融合算法在组合导航系统中的应用

"多传感器多模型多尺度组合导航系统算法是提高导航精度的重要技术。该算法结合了多模型自适应技术和多尺度融合算法，旨在解决复杂环境中模型不确定性和参数变化的问题。通过将多模型估计与多尺度滤波相结合，形成的多模型多尺度滤波算法能显著提升组合导航系统的滤波精度。在海军航空工程学院的研究中，这一算法被应用于SST/GPS/SINS组合导航系统，并通过仿真验证，证明了其在应对系统参数变化时，相比于传统的交互式多模型滤波器（IMM）或单模型多尺度滤波器，能有效提高滤波精度。" 文章详细探讨了现代导航系统从单一型向多组合型发展的趋势，指出在复杂的环境和外部干扰下，传统的滤波器设计假设的固定参数不再适用。为解决这个问题，交互式多模型算法（IMM）被提出，它能在不同模型间切换以适应系统的变化。然而，进一步结合多尺度信息融合，尤其是利用小波变换降低噪声和提高滤波效果的多尺度滤波算法，可以进一步提升系统性能。 作者们将多尺度滤波理论与IMM算法融合，创建了新的多尺度多模型融合算法。在SST（Surface Search Radar）、GPS（Global Positioning System）和SINS（ Strapdown Inertial Navigation System）组成的导航系统中应用该算法后，仿真结果证实了其在系统参数变化时的优越滤波性能，提高了导航系统的精度和稳定性。 多传感器组合导航系统的关键在于如何有效地融合来自不同传感器的数据，以克服单一传感器的局限性。多模型自适应算法允许系统在不同模型之间动态切换，以适应环境变化。而多尺度融合则利用统计特性的信号变换，增强了对噪声的抑制能力。两者结合的算法，不仅能够处理模型不确定性，还能增强系统的整体滤波效果。 多传感器多模型多尺度组合导航系统算法是现代导航技术中的一个重要进展，对于提升复杂环境下的导航性能具有重要意义。这一创新方法有望在未来被广泛应用到各种导航系统中，特别是在军事和航空航天领域，以确保导航的准确性和可靠性。