【摘 要】
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随着惯性导航系统与卫星导航系统的发展,惯性/卫星组合导航系统被广泛应用于组合导航系统中。两者的结合不仅可以充分利用惯导系统优秀的短期性能和卫星导航系统的长航时稳定
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随着惯性导航系统与卫星导航系统的发展,惯性/卫星组合导航系统被广泛应用于组合导航系统中。两者的结合不仅可以充分利用惯导系统优秀的短期性能和卫星导航系统的长航时稳定性,还可以弥补惯性导航系统误差随时间快速积累和卫星导航系统数据更新频率低、动态性能差的缺点,从而在精度、动态性能和抗干扰能力等方面获得最佳的导航效果。本文一开始对惯导系统的误差模型和卫星导航系统的误差模型进行整理;对基于载体速度与位置组合的松组合系统建立线性方程;对基于伪距、伪距率的紧组合系统建立线性方程;然后研究了常用的惯性/卫星数据融合算法:卡尔曼滤波(KF),扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF);为了提高导航精度和数据融合算法的稳定性,将Rauch-Tung-Striebel固定区间平滑算法和双滤波器固定区间平滑算法引入数据后处理中,其中R-T-S平滑算法是在前向卡尔曼滤波的基础上,进行后向R-T-S平滑处理,双滤波器平滑算法是由两个独立的滤波器(前向和逆向滤波器)线性加权组合得到的,最后针对GPS观测值中存在异常值的问题,在数据处理中引入抗差卡尔曼算法,采用该算法进行跑车试验和半实物仿真。结果表明,对于抗差卡尔曼滤波,它可以一定程度上处理GPS信号中的异常观测值,遏制滤波发散。与传统卡尔曼滤波相比,R-T-S平滑算法和双滤波器平滑算法能够有效地利用卫星信号进行双向平差,从而更好地处理因卫星失锁导致的滤波发散,更适用于惯性/卫星组合导航数据的离线处理。
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