车载SINS/GPS组合导航：卡尔曼滤波优化算法

"车载SINS/GPS组合卡尔曼滤波快速计算方法，严恭敏，中国科技论文在线，西北工业大学自动化学院" 车载SINS/GPS组合导航系统是现代汽车导航技术的重要组成部分，它结合了车载固态惯性导航系统（SINS）和全球定位系统（GPS）的优点，提供高精度和连续的定位、导航服务。在这样的系统中，卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种关键的数据融合算法，用于融合来自SINS和GPS的不同时延、不同精度的测量数据，以获得最优的导航解决方案。 本文作者严恭敏提出了针对车载SINS/GPS组合导航系统的卡尔曼滤波快速计算方法。该方法主要基于以下几个特点： 1. **系统矩阵的稀疏性**：在车载SINS/GPS系统中，系统矩阵呈现出明显的稀疏结构。利用这一特性，可以通过优化计算策略，减少不必要的计算，从而降低计算复杂度。 2. **量测协方差阵的对角性**：量测协方差阵是对角阵，意味着各量测之间的相关性很低。这使得滤波过程中可以独立处理每个量测，简化了计算过程。 3. **量测矩阵的非零元素**：量测矩阵中的非零元素全为1，这表明每个测量值的贡献相等，可以进一步简化计算。 4. **通道间的弱耦合**：SINS的水平通道和高度通道之间耦合较弱，可以分别处理，降低计算负担。 针对这些特点，文章提出的方法包括： - **状态协方差阵的直接展开计算**：跳过传统的矩阵运算步骤，直接展开预测过程，避免了不必要的乘法和加法操作。 - **量测更新的序贯滤波处理**：通过序列方式处理量测更新，而非一次性处理所有量测，降低了计算负荷。 - **次要元素强制置零和降维次优滤波**：忽略对滤波结果影响较小的系统矩阵元素，减少计算维度，提高计算效率。 通过以上优化，提出的快速计算方法将运算量大幅减少至常规算法的6.59%，显著提升了实时性和效率。文章通过跑车试验验证了这种方法的可行性和有效性，证明了其在车载导航系统中的应用潜力。 关键词涉及到的主要概念有：捷联惯导系统（ Strapdown Inertial Navigation System, SINS）、卡尔曼滤波（ Kalman Filter）、计算方法、组合导航。这些是理解和实现车载导航系统的关键技术。 这篇论文提供了一种创新的计算策略，对于车载SINS/GPS组合导航系统的实时性和精度提升具有重要意义，特别是在资源有限的车载环境下，该方法显得尤为实用。