[发明专利]一种用于捷联惯性/多普勒组合导航系统的自适应滤波方法

说明书

技术领域

本发明属于组合导航系统技术领域，尤其涉及的是一种捷联惯性/多普勒组合导航系统的自适应滤波方法。

背景技术

常规卡尔曼滤波可以估计组合导航系统的位置、速度误差以及平台失准角等状态变量，因此在组合导航领域中获得了广泛的应用。但是常规卡尔曼滤波在工作时需要满足模型精确和噪声统计特性准确已知的要求，对于捷联惯性与多普勒组合导航系统而言，系统中不可避免的含有不确定性噪声，例如陀螺随机漂移、随机风速以及海流等干扰因素，此时常规卡尔曼滤波将失去最优估计特性；而且当常规卡尔曼滤波在特定条件下达到稳态时，滤波参数也会收敛于稳态值，若此时系统的外部运动发生剧烈变化，滤波参数不能立刻做出调整，使得滤波精度下降，甚至引起滤波发散。

为解决常规卡尔曼滤波在噪声统计信息不准确以及动态条件下导致滤波精度下降等问题，近年来学者们提出了许多自适应滤波算法，主要集中在新息自适应滤波和渐消记忆衰减自适应滤波两方面。文献“基于新息协方差的自适应渐消卡尔曼滤波器，系统工程与电子技术，2012，第13卷第12期”，提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法，该方法利用新息序列的协方差自适应的改变渐消因子调整新息的权重，减小了陈旧量测值对估计的影响，而且通过渐消因子自适应地调整误差协方差，补偿不完整信息的影响；但是该方法需要同时求取两个调节因子，不仅增加了计算量，还由于调节因子本身会带有一定的误差，可能会引起估计精度下降，甚至导致滤波器的发散。

发明内容

为了克服现有技术中的缺陷，解决上述技术问题，本发明提供一种用于捷联惯性/多普勒组合导航系统的自适应滤波方法，该方法可以明显改善由于噪声统计信息不准导致常规卡尔曼滤波发散的情况，提高滤波器在动态条件下的响应速度和滤波精度，可有效改进捷联惯性/多普勒组合导航系统的定位精度，其技术方案如下：

一种用于捷联惯性/多普勒组合导航系统的自适应滤波方法，包括以下步骤：

步骤一：利用捷联惯性导航系统中惯性测量单元测得沿载体系相对惯性空间的角速率和加速度分量信息，并与系统的初始位置、速度以及姿态信息一起进行捷联惯导解算，得到载体实时的位置、速度和姿态信息；

步骤二：根据捷联惯导系统的误差方程选取状态变量，建立系统的状态方程，并选取经纬度误差、速度误差以及失准角作为状态变量；利用多普勒导航系统与捷联惯导系统所提供速度的差值作为量测变量，建立组合导航系统的量测方程；

步骤三：经过连续系统离散化处理后，对组合导航系统进行滤波估计；首先更新状态一步预测值及其均方误差P_k,k-1，并利用k时刻量测信息Z_k和滤波器的一步预测值计算k时刻的新息序列ε_k；再确定平滑窗口的宽度N，并借助量测新息序列ε_k建立关于新息协方差的N步限定窗口平滑器

所述的一步预测值：    X^k,k-1=Φk-1X^k-1]]>