自适应卡尔曼滤波优化GPS/INS组合导航精度

"本文主要探讨了惯性导航系统(INS)和全球导航系统(GPS)的优缺点，并针对它们在组合导航系统中的应用提出了一种基于输出相关法的自适应卡尔曼滤波技术，用于解决由于模型误差和测量噪声引起的发散问题。该技术能够动态调整测量噪声，提高GPS/INS组合导航系统的精度。通过仿真，证明了该自适应算法在系统状态估计和噪声适应性方面的优越性，相对于常规卡尔曼滤波，它能提供更高的导航精度。该研究得到了天津市科技攻关计划重点项目和国家自然科学基金重点项目的资助。" 自适应卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用是一项重要的技术进步，旨在解决传统导航系统面临的挑战。惯性导航系统(INS)依赖于陀螺仪和加速度计，可以连续提供位置、速度和姿态信息，但随着时间推移，其误差会逐渐累积。而全球导航系统(GPS)则依赖于卫星信号，能提供高精度的定位信息，但易受遮挡和干扰的影响。因此，将两者结合形成的GPS/INS组合导航系统，可以互补各自的不足，实现更稳定的导航性能。 然而，实际应用中，组合导航系统可能会遇到模型不准确和测量噪声复杂多变的问题，导致滤波器发散，影响导航精度。为了解决这个问题，论文提出了一种基于输出相关法的自适应卡尔曼滤波技术。这种技术允许根据系统的输出信息动态调整滤波器的参数，特别是通过计算最优稳态增益来校正测量噪声的估计，从而抑制滤波器的发散现象。 卡尔曼滤波是一种广泛应用的估计理论，它基于最小均方误差准则进行状态估计。在自适应版本中，滤波器能够自我调整其内部参数，以适应系统条件的变化。在GPS/INS组合导航系统中，自适应卡尔曼滤波器能够更好地跟踪系统状态，即使在噪声环境变化时也能保持高精度的估计。 通过仿真结果，文章验证了所提出的自适应算法在系统状态估计上的优越性，它能够有效地适应系统噪声的变化，提高导航精度。这表明，相比于传统的非自适应卡尔曼滤波，自适应方法在处理复杂和不可预测的环境噪声时更具优势，为实现高精度的实时导航提供了有力支持。 总结来说，这篇论文对组合导航系统中如何利用自适应卡尔曼滤波技术提升导航性能进行了深入研究。通过动态调整滤波参数，该技术有望为航空、航海、自动驾驶等领域的导航系统提供更加可靠和精确的定位服务。同时，这也为未来的研究提供了新的思路，即如何进一步优化自适应滤波算法，以应对更复杂和多变的导航环境。