北斗/惯导组合导航算法性能深度剖析

本文档深入探讨了中国北斗卫星导航系统（BeiDou）与惯性导航系统（INS）结合的组合导航算法性能。作者高法钦和谈展中针对北斗卫星定位系统的特点，设计了一种卡尔曼滤波定位算法。卡尔曼滤波是一种常用的数据融合方法，它在处理卫星信号与惯性测量数据时，能够有效地估计系统的状态，包括位置、速度和姿态等。 在算法设计阶段，作者重点分析了该算法的可控性和可观性。可控性是指系统的输入可以直接影响输出，而可观性则是指系统的状态可以完全通过测量得到。作者详细地研究了每个状态的可观性，确保了算法的有效性和准确性。 为了保证系统的稳定性，作者从稳定性理论出发，提出了分析卡尔曼滤波器稳定性的方法，并应用此方法对该算法的稳定性进行了评估，包括渐进稳定性，这是一种更严格的稳定性标准，意味着系统在面对外部扰动时，不仅要有稳定的静态行为，还要求在长期运行中保持稳定性。 在分析过程中，作者发现惯导误差的传播模型与飞行状态和当前定位误差密切相关，这是系统的固有特性。然而，这并不妨碍算法在实际工程中的应用，因为通过改进滤波模型，作者成功地删除了不可观测的姿态误差角状态，使改进后的算法在一致性可观和一致渐进稳定上达到了更高的水平。 最终的仿真结果验证了这一改进的有效性，表明即使在复杂环境和动态条件下，北斗/惯导组合导航算法依然能提供稳定和精确的位置信息。因此，本文的研究对于提升北斗卫星导航系统的性能，特别是在导航精度和鲁棒性方面，具有重要的理论和实践意义。