【摘 要】
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无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）作为一种稳定无偏且可用于非线性系统的估计方法,广泛应用于组合导航中。但是在噪声条件恶劣的情况下,噪声模型难以准确建立,导致UKF的性能严重下降,无法满足组合导航的需求。本文研究了新息自适应无迹卡尔曼滤波方法,可提升全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）和惯性导航系统（
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无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）作为一种稳定无偏且可用于非线性系统的估计方法,广泛应用于组合导航中。但是在噪声条件恶劣的情况下,噪声模型难以准确建立,导致UKF的性能严重下降,无法满足组合导航的需求。本文研究了新息自适应无迹卡尔曼滤波方法,可提升全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）的组合导航系统对环境不确定性的适应力。本文的主要工作如下:针对UKF在噪声恶劣环境中性能下降的问题,本文提出了一种新的新息自适应无迹卡尔曼滤波方法（Innovation Adaptive Estimation Unscented Kalman Filter,IAE-UKF）。通过~2检测方法检测组合导航系统的运行情况,判断噪声模型是否准确,并根据检测结果和滤波新息自适应地调整噪声模型。仿真对比了传统无迹卡尔曼滤波、基于相关推理的自适应无迹卡尔曼滤波和新息自适应无迹卡尔曼滤波,结果表明,新息自适应无迹卡尔曼滤波在噪声恶劣或噪声模型不准确的情况下,可以提升系统的精度和稳定性。针对组合导航系统在噪声恶劣条件下的信息融合问题,基于新息自适应无迹卡尔曼滤波方法,构建了GNSS/INS组合导航系统,进行了仿真实验。结果表明,对于采用低成本惯导元件的组合导航系统在恶劣噪声环境中误差发散的问题,该方法可起到明显的缓解作用,对于采用高性能惯导元件的组合导航系统,能提高其对抗噪声环境变化的能力。
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