【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，属于导航。
技术介绍
1、惯性导航具有自主性强、短时精度高、输出带宽高、导航信息全等有点，但存在导航误差随时间累计，难以独立进行长时间高精度导航任务。全球卫星导航定位系统(gnss)具有全球性、全天候等优点，但卫星信号易受到外界环境的干扰、载体机动、遮挡等因素的影响，导致接收机无法输出连续高精度导航定位定姿信息。惯性导航与gnss在导航原理、误差特性等方法具有很强的互补性，将两者进行组合，可以克服两者不足。
2、在进行惯性导航与gnss两者进行数据融合时，通常采用卡尔曼滤波方法，但卡尔曼滤波的正常运行依赖于随机模型和动态模型的正确定义。其中随机模型描述了系统过程噪声和观测噪声的随机特性，状态模型描述了系统状态随时间的状态变化。系统过程噪声和观测噪声协方差矩阵的不确定性对卡尔曼滤波性能有显著影响。通常确定系统过程噪声和观测噪声协方差矩阵需要有良好的经验分析，且在实践中，系统过程噪声和观测噪声协方差矩阵通常时固定不变的，缺乏灵活性。
3、现有采用自适应模...
【技术保护点】
1.基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，S1包括最短采样间隔t0时的量测的方差值为：
3.根据权利要求2所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，S1包括对观测噪声矢量进行时间序列分析为：
4.根据权利要求4所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，S1包括设置初始观测噪声协方差矩阵，自适应观测噪声协方差矩阵为：
5.根据权利要求4所述的基于时间序列分...
【技术特征摘要】
1.基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，s1包括最短采样间隔t0时的量测的方差值为：
3.根据权利要求2所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，s1包括对观测噪声矢量进行时间序列分析为：
4.根据权利要求4所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，s1包括设置初始观测噪声协方差矩阵，自适应观测噪声协方差矩阵为：
5.根据权利要求4所述的基于时间序列分析构建协方差矩阵的惯性组合导航方法，其特征在于，s1包括所述的自适应观测噪声协方差矩阵只与不同时刻k、当前时刻的观测值和上一时...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟书胜，尹智慧，
申请(专利权)人：北京北斗时代科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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