低成本MINS/GPS组合导航的卡尔曼滤波算法优化研究

本文主要探讨了低成本MINS/GPS组合导航系统中的卡尔曼滤波算法综合应用研究。随着微型惯性测量单元(MIMU)精度的提升，尽管其精度还有待提高，但当与全球定位系统(GPS)相结合时，MINS/GPS组合导航技术因其广泛的应用前景而受到关注。在这个背景下，低成本MINS/GPS组合导航系统成为了国内研究的热点。 在基于数字信号处理器(DSP)的设计中，论文提出了一种创新的解决方案，即同时采用状态与偏差解耦算法和平方根算法。这是因为与个人计算机(PC)相比，DSP的浮点数位数较少，这可能导致计算效率和数值稳定性的问题。通过这种结合，作者试图克服这些限制，以实现高效且稳定的导航系统。 状态与偏差解耦算法旨在将系统的状态估计和偏差分离开来，这样可以简化计算，特别是对于大规模状态向量的情况，这有助于降低计算负担。而平方根算法在此过程中被用来处理卡尔曼滤波的协方差矩阵，它能够提供更精确的估计，并且避免了矩阵对角化过程中的数值问题，从而增强了滤波器的数值稳定性。 在论文中，作者详细推导了状态与偏差解耦－平方根算法的具体公式，展示了如何将其有效集成到低成本MINS/GPS组合导航系统的卡尔曼滤波设计中。这种方法不仅提高了系统性能，还能确保在有限的计算资源下实现高效导航。 本文的研究成果对于低成本MINS/GPS组合导航系统的设计者和开发者具有重要的实践指导意义，它强调了在资源受限环境中优化滤波算法的重要性，以及如何通过结合多种算法策略来提升导航系统的精度和鲁棒性。对于未来的低成本导航技术发展，这篇文章无疑提供了有价值的技术参考和理论支持。