低成本车载MIMU/GPS导航系统增强算法：解决航向角观测性问题

本文主要探讨了2012年发布的一种改进的低成本车载MIMU/GPS组合导航系统算法。针对车载MIMU/GPS组合导航系统中航向角观测性不足的问题，作者提出了一种创新方法。MIMU（微惯性测量单元）由于其低成本、体积小、重量轻等优点在导航系统中被广泛应用，但由于精度有限，无法满足高精度导航的需求。GPS虽然能提供精确的位置和速度信息，但依赖性强、易受干扰且数据更新频率不高。 文章的关键创新在于引入GPS测速信息来增强航向角的可观测性。传统的MIMU/GPS组合导航通常依赖于惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）来估计航向角，然而这种依赖可能导致航向角观测不稳定。作者通过建立包含GPS测速信息的新型量测方程，有效地弥补了MIMU航向角观测的不足，提高了系统的导航性能。 此外，为了提高实时计算效率并考虑到低精度惯性器件噪声的不确定性，作者采用了降阶状态模型，并结合改进型强跟踪卡尔曼滤波和U-D分解滤波算法。这种方法旨在减少模型不精确带来的滤波发散问题，确保了导航系统的稳定性和精度。 通过实际的跑车实验，验证了所设计的方法确实适用于低成本车载MIMU/GPS组合导航系统，证明了它在解决航向角观测性问题上的有效性，同时也扩大了SINS/GPS导航系统的应用范围，使之能在更广泛的场景下提供可靠的服务。 这篇论文在低成本车载导航系统的设计上取得了一定的进步，特别是在处理航向角观测问题上，展示了理论与实践的有效结合，对提升导航系统的整体性能具有重要意义。