[发明专利]机载惯性/卫星组合导航系统的自适应滤波方法与滤波器

摘要

本发明公开了一种机载惯性/卫星组合导航系统的自适应卡尔曼滤波方法与滤波器，在滤波过程中，分别利用状态估计误差和量测误差，实时更新状态噪声方差阵和量测噪声方差阵，从而实现对系统内部状态信息和外部量测信息的自适应变化。本方法具有计算量适中，估计精度高等优点，可以实现对卡尔曼滤波器参数的自适应调整，从而提高系统导航与测量的精度。

主权项

一种机载惯性/卫星组合导航系统的自适应卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括下列步骤：建立惯性导航系统的误差模型，作为卡尔曼滤波器的状态方程，将惯性导航系统与卫星定位系统的位置差与速度差作为量测量，建立卡尔曼滤波器的量测方程，状态方程与量测方程分别如下：Xk=Φk,k-1Xk-1+Wk-1Zk=HkXk+Vk]]>其中，状态向量为Xk，量测向量为Zk，状态矩阵为Φk,k‑1，量测矩阵为Hk，Wk‑1、Vk分别为零均值的状态白噪声和量测白噪声，噪声方差阵分别为Qk‑1和Rk，k表示第k步滤波运算；其中，选取量测向量为其中其中，分别表示惯性导航系统测量得到的东向、北向、天向速度，分别表示卫星定位系统测量得到的东向、北向、天向速度，LINS、λINS、hINS分别表示惯性导航系统测量得到的纬度、经度、高度，LGPS、λGPS、hGPS分别表示卫星定位系统测量得到的纬度、经度、高度；则量测方程为：H(1,4)＝1,H(2,5)＝1,H(3,6)＝1H(4,7)＝Rm,H(5,8)＝RncosL,H(6,9)＝1；其中，Rm、Rn为子午面、卯酉面地球半径，L为当地纬度；根据系统特性以及惯性导航系统初始的位置、速度和姿态信息，初始化状态向量X0、量测向量Z0、状态矩阵Φk,k‑1、量测矩阵Hk、状态估计误差方差阵P0、量测噪声方差阵Rk与状态噪声方差阵Qk；利用惯性测量单元测量到的相对惯性空间的角速度和加速度信息，进行捷联解算，得到惯性导航系统当前时刻的位置、速度和姿态值；利用惯性导航系统的导航数据与卫星定位系统的测量数据，进行卡尔曼滤波计算，利用滤波估计值校正惯性导航系统的导航数据，同时更新Φk,k‑1和Hk；计算量测残差vk和状态估计残差ΔXk，进而估计更新量测噪声方差阵Rk与状态噪声方差阵Qk，得到估计值设定运算上限M，判断滤波次数是否达到，若未达到，返回捷联解算的步骤，否则结束滤波。