基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法技术

本发明专利技术涉及一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，属于无人机导航领域。包括：根据捷联惯导系统的误差方程建立状态方程；根据惯性导航系统、天文导航系统、地形导航系统得到的姿态和位置分别建立姿态量测矢量、第一位置量测矢量、第二位置量测矢量；利用姿态量测矢量、第一位置量测矢量和第二位置量测矢量作为量测量输入到状态方程进行自适应联邦滤波，得到姿态误差、速度误差和位置误差的估计值；使用估计值对惯性导航系统解算的结果进行校正。本发明专利技术通过融合多种导航传感器的数据，可以充分利用各自的优点，弥补各传感器的不足，并提高整个导航系统的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人机导航领域，涉及一种捷联惯性导航系统、天文导航系统、地形导航系统和地磁导航系统的组合导航领域，具体涉及一种基于自适应滤波的发惯导/天文/地磁/地形多源融合方法。

技术介绍

1、目前国内外针对无人机导航系统普遍采用惯性/卫星组合导航方式，而卫星信号容易受到干扰或者覆盖，无人机长航时飞行过程中惯性导航系统会随着时间的积累定位误差会逐渐增大并且发散，导致定位精度下降。因此无人机对导航系统的稳定性和可靠性有着更高的要求。

2、由于惯性导航随时间误差不断积累，依靠单一的传感器提供信息已无法满足作战需要，必须运用多传感器提供观测信息，除惯性系统外，搭载天文传感器、地形匹配传感器、地磁导航等提供额外的导航信息。针对传统滤波对噪声估计的不确定性导致滤波发散的问题，提出了基于新息判据的改进自适应联邦滤波算法。将sage-husa自适应卡尔曼滤波算法(shakf)和强跟踪滤波(stkf)的思想进行结合，采用新息序列的平方和大小作为判据，引入到联邦滤波算法中，对联邦滤波算法进行改进并实现自适应滤波，实时估计系统噪声和观测噪声，以提高系统自适应的能力本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于步骤如下：

2.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于：所述状态方程为：

3.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于：所述将惯性导航系统和天文导航系统得到辅助姿态矢量和姿态矢量作差，得到姿态量测矢量；具体为：

4.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于：所述第一位置量测矢量具体为：

5.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于步骤如下：

2.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于：所述状态方程为：

3.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征在于：所述将惯性导航系统和天文导航系统得到辅助姿态矢量和姿态矢量作差，得到姿态量测矢量；具体为：

4.根据权利要求1所述一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凯，王志颖，冉志强，李双杰，杨涛，房佳豪，曾诚之，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：