基于基线约束的非线性卡尔曼滤波在GPS航姿系统中的应用

"非线性滤波及其在GPS航姿系统中的应用" 非线性滤波是一种处理非线性系统和非高斯噪声的数据平滑和估计技术，它在解决复杂和不确定性高的问题中发挥着重要作用。传统的线性滤波器如卡尔曼滤波在处理线性系统时表现出色，但在面临非线性问题时，其性能会显著下降。非线性滤波则通过引入非线性状态模型和观测模型来克服这一局限。 在GPS航姿系统中，确定航向和姿态是至关重要的任务，这通常涉及到载波相位模糊度的解析。载波相位测量提供了高精度的位置信息，但存在整数模糊度问题，即无法直接确定相位测量值的整数倍数。对于测量噪声较大或者只能得到浮点解的模糊度情况，传统的卡尔曼滤波虽然可以作为解决模糊度的一种方法，但由于观测度量的非线性和滤波器本身的线性假设，导致滤波过程收敛速度较慢，影响了系统的实时性能。 针对这一问题，文章提出了一种基于基线长度约束的非线性卡尔曼滤波方法。基线长度是两个GPS天线之间的距离，它是固定的物理量，可以通过利用这个约束来改进滤波过程，增强滤波器对非线性问题的适应性。通过这种方法，可以加速滤波器的收敛速度，从而缩短GPS航姿系统的初始化时间，提高系统的实时性和稳定性。 实验研究表明，这种基于基线长度约束的非线性滤波方法在解决GPS航姿系统中的模糊度问题上是有效的。这种方法能够更快地收敛到正确的模糊度解，提高航向和姿态的解算精度，对于航空、航海以及其他依赖精确位置和姿态信息的应用具有重要意义。 关键词: 全球定位系统（GPS）、卡尔曼滤波、姿态解算、非线性滤波、基线长度约束、整数模糊度分辨率 中图分类号: V249.3（航天器导航）; P22（大地测量学） 非线性滤波在GPS航姿系统中的应用展示了其在处理复杂非线性问题上的优势。通过对传统线性滤波方法的扩展和改进，非线性滤波技术能更有效地解决载波相位模糊度问题，从而提高整个系统在实时环境下的性能表现。