[发明专利]一种基于GPS/INS组合导航系统不同测量特性的自适应滤波方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种GPS/INS组合导航信息融合的自适应滤波方法，可有效抑制GPS时变 噪声引起的标准卡尔曼滤波精度下降情况，用于提高GPS/INS组合导航定位精度。

背景技术

GPS/INS(全球定位系统/惯性导航系统)组合导航系统因其互补性和定位高精度性而 被广泛应用，其信息融合技术通常为卡尔曼滤波算法。标准的卡尔曼滤波算法是已知噪声统 计特性时的最优估计，但在实际情况中，由于可见卫星数目、多路径效应以及仪器内部测量 噪声等多种因素会造成GPS测量噪声的变化，标准的卡尔曼滤波算法无法对此进行检测与调 节，从而导致精度下降甚至发散，如何有效解决GPS时变噪声对GPS/INS组合导航滤波算法 的影响，对于提高组合导航定位精度具有重要意义。

近年来，学者们提出了多种自适应算法，研究方向主要集中在：基于信息的自适应估计 (IAE)和基于多模型的自适应估计(MMAE)。IAE是通过利用信息序列对噪声统计特性进行 自适应估计(典型代表为sage-husa算法)，但此过程中滤波参数间的迭代运算容易导致误差 的耦合，影响滤波精度。MMAE是通过并行运算各滤波模型的状态估计，自适应加权得系统 状态的总体估计，但由于其计算量大，并没有广泛应用于工程实际中。此外，与模糊逻辑、 神经网络等思想相结合，又发展了一些自适应方法，但目前仍处于理论研究阶段。本发明基 于GPS、INS的不同测量特性，充分利用导航子系统的测量信息，实现了对GPS测量噪声的 自适应估计，具有实际的工程应用意义。

发明内容

在不知被测真值的情况下，若只存在一种测量手段，则测量噪声难以确定；若对同一量 存在两种不同性质的测量，则可以实现部分噪声的估计。本发明的目的在于克服现有滤波技 术的不足，鉴于INS、GPS误差传播的互补性以及惯导系统的短期高精度性，提供一种基于 GPS/INS组合导航系统不同测量特性的自适应滤波方法，通过本发明方法能够充分利用测 量信息实时计算GPS测量噪声，有效提高GPS噪声未知情况下组合导航系统定位精度。

本发明一种基于GPS/INS组合导航系统不同测量特性的自适应滤波方法，通过下述步 骤来完成：

步骤一：利用IMU(惯性测量单元)的测量数据(沿载体轴相对于惯性空间的角速率和 加速度分量信息)与INS(惯性导航系统)的初值(INS的初始位置、速度、姿态及初始姿 态矩阵信息)，通过捷联惯导实时解算，得到INS的输出值(INS位置、速度、姿态的输出 值)；

步骤二：根据INS动态误差(包括：INS的平台误差角方程、速度误差方程、位置误差 方程以及陀螺、加速度计误差模型)以及INS与GPS的位置差、速度差，分别建立GPS/INS 组合导航系统卡尔曼滤波器的状态方程与观测方程；

步骤三：通过连续系统离散化，建立离散型卡尔曼滤波器的递推方程；

步骤四：根据GPS数据采集频率，计算GPS/INS双系统测量互差分序列；

步骤五：设定时间阈值T，若组合导航系统滤波解算时刻k不大于时间阈值T，则对步 骤四中得到的GPS/INS双系统测量互差分序列进行小样本统计的可信度判别；若组合导航 系统滤波解算时刻k大于时间阈值T则直接进行步骤六；

步骤六：根据GPS/INS双系统测量互差分序列，采用连续滑动窗口法计算GPS测量 噪声协方差估计值，将其代入步骤三所述的卡尔曼滤波器的递推方程，进行自适应的卡尔曼 滤波解算。

通过上述方法，构造GPS/INS双系统测量互差分序列，消去真实值的相对变化量，获 得含GPS测量噪声信息的有效序列，实现了GPS测量噪声协方差的实时测量统计，自适应 调整滤波增益，提高组合系统输出精度和滤波稳定性。

本发明的优点在于：

1、本发明通过对GPS/INS双系统测量互差分序列进行统计分析，实现了GPS测量噪 声的实时跟踪，以及滤波增益矩阵的自适应调节，提高了组合导航系统定位精度；

2、本发明充分利用GPS、陀螺、加速度计等测量信息完成对GPS测量噪声的自适应估 计，有效避免了基于信息的自适应算法利用信息序列进行噪声统计特性估计时滤波参数间的 误差耦合现象，具有良好的算法稳定性和系统鲁棒性；

3、本发明方法简单，易于操作。

附图说明

图1为本发明方法流程图；