一种抗GPS野值的紧组合自适应滤波方法技术

一种抗GPS(全球定位系统)野值的紧组合自适应滤波方法，本发明专利技术涉及一种适用于GPS/惯性紧组合导航系统的抗GPS野值和量测噪声时变的自适应滤波方法。该方法将残差自适应滤波方法与模糊逻辑控制相结合，采用模糊逻辑控制器监测滤波器残差序列以在线估测量测噪声强度来自适应调整滤波器量测噪声矩阵参数值，以提高滤波精度，防止滤波器发散。同时基于滤波器残差分析法辅助实现紧组合导航系统中GPS每颗卫星的野值检测，并利用滑窗加权平均法实现野值的补偿。本发明专利技术有效地降低量测噪声的不确定性和GPS野值对紧组合导航系统的不利影响，显著提高了紧组合导航系统的抗干扰能力和导航精度，可用于任何GPS/惯性紧组合导航系统。

【技术实现步骤摘要】
一种抗GPS野值的紧组合自适应滤波方法
本专利技术涉及一种适用于紧组合导航系统的抗GPS(全球定位系统)野值的自适应滤波方法，将模糊逻辑控制与自适应滤波相结合，有效地降低量测噪声的不确定性和GPS野值对紧组合导航系统的不利影响，显著提高了紧组合导航系统的抗干扰能力和导航精度。本专利技术相对于其他自适应滤波方法，具有原理简单、计算量小、抗干扰能力强等特点，可应用于任何GPS/惯性紧组合导航系统中。
技术介绍
GPS/惯性组合导航系统是为了利用GPS信息来修正由陀螺漂移、加速度计偏置和初始失准角等引起的惯性导航系统的姿态、位置和速度的误差，从而获得高精度的导航信息。GPS/惯性紧组合导航系统主要是以卫星的伪距、伪距率与惯性导航系统所给出的位置和速度换算得到的伪距和伪距率的差值作为量测量，通过滤波器估计出系统误差，然后对系统误差进行校正。卡尔曼滤波是目前组合导航系统中使用最广泛的一种信息融合方法，其主要采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和新时刻的观测值来对状态变量进行估计，求出新时刻的估计值。卡尔曼滤波的最优状态估计值1^为:

【技术保护点】
一种抗GPS(全球定位系统)野值的紧组合自适应滤波方法，其特征在于包括以下步骤：(1)利用滤波器残差序列实时估计量测噪声情况：以伪距、伪距率作为量测量建立组合导航量测方程，利用最近的滤波器残差序列、采用滑动窗口实时计算残差的统计特性以实时估计量测噪声情况。(2)利用滑窗残差统计特性的GPS野值检测和补偿：每颗卫星对应的实际残差值与理论残差值的比值反映了卫星实际量测值与理论量测值的匹配度，若超过设定的阙值，则判断此颗卫星量测值中含有野值，将其剔除，并在对应位置补充给出估计值，降低数据离散度，提高系统可靠性。(3)利用模糊逻辑控制器确定量测噪声调整系数：以实际残差的统计特性与理论残差的统计特性的偏...

【技术特征摘要】
1.一种抗GPS(全球定位系统)野值的紧组合自适应滤波方法，其特征在于包括以下步骤: (1)利用滤波器残差序列实时估计量测噪声情况:以伪距、伪距率作为量测量建立组合导航量测方程，利用最近的滤波器残差序列、采用滑动窗口实时计算残差的统计特性以实时估计量测噪声情况。 (2)利用滑窗残差统计特性的GPS野值检测和补偿:每颗卫星对应的实际残差值与理论残差值的比值反映了卫星实际量测值与理论量测值的匹配度，若超过设定的闕值，则判断此颗卫星量测值中含有野值，将其剔除，并在对应位置补充给出估计值，降低数据离散度，提高系统可靠性。 (3)利用模糊逻辑控制器确定量测噪声调整系数:以实际残差的统计特性与理论残差的统计特性的偏差值作为模糊逻辑控制器的输入量，确定模糊子集及对应的隶属度函数，利用大规模的仿真实验后获得的经验设计建立模糊控制规则，通过解模糊化确定量测噪声调整系数。2.根据权利要求1所述的一种抗GPS野值的紧组合自适应滤波方法，其特征在于:所述的实时计算滤波器残差统计特性，主要利用最近20秒内的滤波器残差序列作为样本，统计残差的方差值。滤波器残差的实际值与滤波器残差的理论值的偏离程度反应滤波器当前量测噪声情况。3.根据权利要求1所述的一种抗GPS野值的紧组合自适应滤波方法，其特征在于:所述的GPS的野值检测和补偿，主要是针对GPS量测信息中的伪距和伪距率进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛蔚，孙丁圣，范成家，谷丹，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11