GPS／INS组合导航中的自适应滤波算法

研究了GPS/INS导航系统中的不确定噪声问题,给出了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当测量噪声的协方差已知时可以自适应估计出系统噪声的协方差,它是在滤波过程中通过判定系统噪声的协方差是否发生了变化,若它发生了变化再估计出新的协方差,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此,有效地提高了滤波结果的精度并消除了滤波发散现象,

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第2 8卷第 2期20 0 6年 6月

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N tr l ce c o ra fXi g n U i est au a S in e J u n lo a t nv ri n a y

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G SI S组合导航中的自适应滤波算法 P/ N宋迎春 h。 陈正阳(. 1中南大学信息物理工程学院，湖南长沙 4 08; .南人文科技学院数学系， 1 32湖 0湖南娄底 470 ) 100【摘要】研究 r G SI P/ S导航系统中的不确定噪声『题， NⅡ给出 r J一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法， 该法当测皱噪声的协差已知时 H以自适应估计}系统噪，协差 .是在滤波过程中通过判定系统噪声的坍方差是 J H的它舌发生 r变化，它发生 r变化再估计出新的协方差，后再按得剑的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵。此若‘然因

有效地提岛了滤波结果的精度并消除 r滤波发散现象 .数字仿真表明效果赶好 .关键词： P/IS导航；尔曼滤波；{应滤波；计检测；力差匹配 G SSN卡 f适统协‘文献标识码： A文章编号：00—50 l0 60 09 0 10 90 20 )2— 0 5— 4

中圈分类号： N 6 T 95

Ad tv itrng Te h oo y i p ie F le i c n l g n GPS/NS I t g a e vg t n I n e r t d Na ia i oS NG Yn O ig—t a 。 h n C EN Z H k一 ’

l .col f n hs sEgnen et1 ot U i rt Cagh 10 3C i; Sho o f Pyi ni r gC n a .u n esy hnaa408 hn I Io c ei r S h v i a2 D p r e t f ah . u a nvri f u a ie n ' i c n eh ooy L u i 10 0 C ia . e at n o t . H n n U i st o m n i a d. e ea dT c n l, od 4 7 0 hn ) m M e y H ts S n c g

【 btat Tepol fG SISnv ao y e swt ucr i ni os e d A dp v o pti A s c】 h r

e o P/N ai t ns t i netn o ei cni r . naatecm u tn r bm g i sm h a s s de i aomeh d o l ma le a e nc v ra e thn e h i e i nt u e t o fKa n f trb s d o o aln emac igtc nqu si r c d.T e c v ra e ft y tm os alb i d o h o a in eo hes se n ie e r e e t td a c r tl y u ig t smeh e h la e fte me s rme tn ie i n wn.n fl rn si e c u aeyb sn hi to wh n t ecwa￣n e o h a u e n os sk o ma d I t i g i c n s e i e ta e i ee i n h n e o c re ote e v la e ftes se n i a d i r sa te tmae h e e￣ ra c ft r sa y c a g c u rd t h o a￣ e o h y tm os h n e n ft e i nyi si tst en w o' in e- he a a d Ue h ban d sait a si t n o h os o c mp t h o ai c ti ft o tro e ue c n SS te o tie ttsi le t c mai fte n ie t o ue tee v ra e marx o hep se irsq n e。t u o n hs

c n mo i r dce ttsa d ei t e e f tr ieg n ep o lm。A df al h u r a smuain S O Sta a d f p e itd sa n l mtst l v re c r be y e mi h ied n n l te n mei l i lt H W t i y c o hi gv s gH e e t t ie【 fc. Ke r s GP I a iain; l n f trn a apie fl r sait a e tn C v ra e thn y wo d: S/NS n vg t o Kama lei g;d tv t; tt i l ts g; o a i e mac ig i i e sc i n

标准的卡尔曼滤波 (K ) S F已经被广泛地使用在 G SIS组合导航系统中 .我们知道标准的卡尔曼 P/N滤波 ( K

) S F要求系统模型和相关噪声的统计性质是预先准确知道的，而在许多实际情形中这种假设然

并不成立… .在 G SIS组合导航系统中，度的变化会导致惯性测量产生误差，G S测量误差也会 P/N温 J P随环境而变化 .这些情形下，态模型和相关误差的统计性质不可能是不变的 .于测量噪声和动态在动对

噪声的统计性质不够了解，一方面会导致滤波结果不精确或者把偏差加到状态估计里面去，另一方面将导致滤波发散h。,于测量噪声协方差 R k】如对 ( )和动态噪声协方差 Q( )如果给定它们太小， k,会使模型的补偿不足，大了又会使模型的滤波精度降低甚至于发散 .外，充分的噪声统计将影响滤波增另不中的某些观测量 (加速度计，螺漂移 )陀的估计 .由于一些复杂的关系，些估计又影响主要的状态变量这

(位置，速度，态 )姿的估计 .不充分的噪声统计和变化的估计环境严重影响着 G SIS组合导航系统的 P/N准确性 .针对噪声统计特性的不确定，者们提出了一些自适应卡尔曼滤波方法 .awnk(9 9提出学 Jzisi16 )

了模型方差自适应补偿法】即在 K la, a n滤波过程中，用观测信息， m利自适应地估计模型误差的协方差矩阵 . er(90提出了利用新息序列的自适应估计开窗逼近法 l即要求观测方程协方差阵及状态 M ha 17 ),误差协方差阵随时白适应于观测信息n】这种自适应滤波一般称为 Sg—H s . ae ua自适应滤波’它的基 .本原理是利用前 m步残差序列估计观测噪声协方差阵和状态噪声协方差阵，而，ae ua的自适然 Sg—H s应算法有一些缺陷和局限性，如果使用不当，有可能导致不理想的结果 .面上看起来，系统噪声方差表当阵 Q和测量噪声方差阵未知时， ae ua的自适应算法可以把 Q和同时估计出来， Sg—H s而且相当多的人员在工作中也确实是这么做的 .而事实上 Sg—H s不能在 Q和均未知时把它们估计出然 ae ua法

基 :嗓叁 4一)金助烈峰4,0)教授 .资项=D55)銎目家然学。资南 H0博0;育博点盒助}( 37金： 16

培。项 (7 3教部 h幕坝l 53b项翟自。男湖国 科 4l,邵 5=剐 H 00 ( 2作者简介宋迎春 (9人