[发明专利]一种深组合导航系统中的卡尔曼滤波处理方法

说明书

技术领域

本发明属于导航技术领域，尤其是一种深组合导航系统中的卡尔曼滤波处理方法。

背景技术

全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)具有极强的功能互补性，两者构成的深组合导航系统得到了越来越广泛的应用。卡尔曼滤波处理方法是组合导航系统处理数据最常用的算法。卡尔曼滤波器的有效性就取决于系统的可观测性，对于不完全可观测的系统，不仅需要知道哪些状态变量是可观测的，而且还需要知道每个状态变量的可观测程度。现有的卡尔曼滤波器虽然可以在对时变系统进行卡尔曼滤波处理之前，应用PWCS方法定性地分析系统状态能否全部被观测到，或者判断哪些系统状态(或状态的线性组合)的可观测，哪些系统状态是不可观测的，然而其无法定量地给出某个系统状态在不同时段的可观测度，系统的不完全可观测使得组合导航系统无法获得更高的定位精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够获得高定向精度的深组合导航系统中的卡尔曼滤波处理方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种深组合导航系统中的卡尔曼滤波处理方法，包括以下步骤：

(1)建立卡尔曼滤波器的滤波状态方程和基于伪距/伪距率量测方程：

①按如下公式建立卡尔曼滤波器的滤波状态方程：

在公式(1)中

A(t)=(fI)15×15015×202×15(fG)2×217×17,]]>w为白噪声，

其中：为姿态误差，δv_E，δv_N，δv_U，为速度误差，为位置误差，ε_x，ε_y，ε_z为陀螺漂移，为加速度计零偏；δt_u，δt_ru为接收机时钟偏差和时钟漂移，f_I为INS误差状态矩阵，f_G为GPS误差状态矩阵；

②按如下公式建立基于伪距/伪距率的量测方程：

Z＝HX+V           (2)

在公式(2)中