低成本IMU机动下，卡方检验驱动的模糊自适应UKF组合导航算法

本文主要探讨了一种创新的导航算法——采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法。该算法针对低成本惯性测量单元（IMU）在实际应用中遇到的主要问题——其精度受到载体机动性显著影响以及先验知识获取困难。IMU作为导航系统的基础设备，其性能不稳定直接影响导航结果的准确性。 算法的核心步骤如下： 1. 系统噪声建模：首先，基于IMU的基本特性和工作环境，构建了一个粗糙的系统噪声模型。这一步是理解和处理噪声的关键，因为噪声是影响滤波器性能的主要因素之一。 2. 卡方检验的应用：为了评估系统状态模型的精确度，引入了卡方检验。卡方检验是一种统计方法，用于检验观测数据与理论分布是否吻合，以此来检测系统模型的有效性和合理性。通过计算卡方检验值，可以实时监测并校正模型的误差。 3. 模糊逻辑与自适应调整：借助预设的模糊逻辑函数，结合卡方检验值，算法能够动态地估计系统噪声。模糊逻辑允许算法在不确定性和复杂环境中做出灵活的决策，而自适应性则使得算法能够随着运行时数据的变化自动调整噪声模型，提高了滤波的精度。 4. 无迹卡尔曼滤波的改进：通过以上步骤，算法实现了具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波是一种优化的滤波方法，它能够在保持高精度的同时减少计算量，特别适合于实时导航系统。 5. 算法优势：提出的新算法有效地解决了低成本IMU在先验知识缺乏下的问题，提升了导航系统的鲁棒性和准确性，特别是在高速机动或复杂环境下，能提供更稳定和可靠的导航解决方案。 6. 实证验证：通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实验，作者证明了这种算法的有效性。实验结果展示了算法在实际导航任务中的优秀性能，表明其在实际应用中有广阔前景。 采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法是一种创新的导航技术，旨在提高导航系统的稳健性，尤其适用于依赖低成本IMU的场景。通过理论分析和实际应用验证，该算法展现了其在处理动态噪声和不确定性方面的优势。