一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法技术

本发明专利技术涉及导航定位与深度学习技术领域，具体公开了一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法，根据紧组合模型建立状态方程和量测方程，将伪距测量进行二阶泰勒展开，减少线性化截断带来的量测模型。对SINS和GPS组合导航系统初始化；在时间更新过程中，令CKF采用与KF相同的方式滤波，避免了拥有线性特征的状态方程容积变换而产生额外的计算，在量测更新中，采用容积点计算预测值及其协方差、状态预测值与量测值间的互协方差，保证了CKF处理非线性滤波问题的优良特性并解决了紧组合系统的冗余计算问题。本发明专利技术能提高系统的滤波精度，提高滤波器对系统状态的跟踪能力，提高系统状态的实时性，增强SINS/GPS组合导航系统的鲁棒性。鲁棒性。鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法


[0001]本专利技术涉及导航定位与深度学习
，尤其涉及一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法。

技术介绍

[0002]现代运载器对导航系统的精度和可靠性提出了越来越高的要求，单一的导航手段已无法满足需求。因此，导航技术向着组合方向发展是一个必然的趋势。组合导航利用INS和GPS的互补性，构建两者的组合导航能克服他们的不足，可以提供更高精度的短时及长时全导航参数。
[0003]紧组合系统采用伪距信息构建量测值，而伪距信息本质上是非线性的，因此用该信息构建的紧组合系统的量测方程具有非线性特征，传统的处理方法是对伪距进行泰勒展开，省略高阶项做线性化处理，然后应用线性算法来进行状态估计。然而对伪距量测线性化截断带来的量测模型误差将导致组合导航精度变差甚至发散。因此，保留二阶或二阶以上的伪距的泰勒展开会提高滤波性能，减少定位误差。
[0004]容积卡尔曼是基于“三阶球面一相径求容积”的规则，经过严密的数学公式推导出来的，对于n维系统，只需计算2n个采样点。相较于UKF,CKF能减小计算量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法，其特征在于，包括如下步骤：载入实测SINS数据及GPS系统数据；建立SINS/GPS组合导航系统状态空间模型；将SINS/GPS组合导航系统初始化；在k时刻进行衍生容积卡尔曼的时间更新和量测更新，得到一步状态预测的误差协方差值和一步的互协方差值；利用一步状态预测的误差协方差值进行量测更新，得到k+1时刻的状态估计值和状态误差协方差，完成对系统的状态估计。2.如权利要求1所述的改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法，其特征在于，所述建立SINS/GPS组合导航系统状态空间模型具体包括：选择SINS/GPS组合导航系统状态变量：在紧组合中GPS导航误差状态通常选择两个，一个是与时钟误差等效的距离误差δt
u
，另一个是与时钟频率误差等效的距离误差δt
ru
；捷联惯性导航坐标系采用地理坐标系，导航误差状态为15个，即三维平台误差角三维速度误差δv
n
＝[δv
E δv
N δv
U
]
T
，三维位置误差δC＝[δλ δL δh]
T
；在地理系三轴上的等效陀螺漂移分别为ε
n
＝[ε
E ε
N ε
U
]
T
，等效加速度计误差分别为状态方程为：X(t)＝f(X(t),t)+G(t)W(t)，f(
·
)为状态方程；G(t)为系统噪声驱动阵；W(t)表示系统噪声，为高斯白噪声，来源于陀螺仪和加速度计的噪声部分；紧组合的量测量为伪距，GNSS接收机的伪距量测为ρ
(i)
＝R
(i)
+b
p
+v
(i)
；其中R
(i)
＝||r
‑
r
s
||为GNSS接收机与第i颗卫星间的几何距离；r为载体真实的位置向量；为第i颗卫星的位置向量；b
p
为接收机时钟误差；v
(i)
为伪距测量误差，通常用白噪声描述；将式ρ
(i)
＝R
(i)
+b
p

【专利技术属性】
技术研发人员：孙希延，梁维彬，鞠涛，杜洋，付文涛，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：