【摘 要】
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现如今卫星导航技术在各个领域都发挥着举足轻重的作用,世界各国都在大力发展建设卫星导航系统。由于单一导航系统有一定的局限性,在高动态等环境下可靠性较低无法满足使用需求,所以组合导航系统成为了研究热点。在组合导航系统的组合方式中,超紧组合相较于松、紧组合又有着定位精度高、动态性能好的优点。因此,本文基于捷联惯性导航系统（Strap-down Inertial Navigation System,SIN
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现如今卫星导航技术在各个领域都发挥着举足轻重的作用,世界各国都在大力发展建设卫星导航系统。由于单一导航系统有一定的局限性,在高动态等环境下可靠性较低无法满足使用需求,所以组合导航系统成为了研究热点。在组合导航系统的组合方式中,超紧组合相较于松、紧组合又有着定位精度高、动态性能好的优点。因此,本文基于捷联惯性导航系统（Strap-down Inertial Navigation System,SINS）和北斗导航系统（Beidou Navigation System,BDS）的超紧组合导航系统,开展对滤波算法的研究。本文针对超紧组合导航系统的强非线性特性,对常用的三种非线性滤波方法:扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）、容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter,CKF）进行对比分析。CKF算法有着严谨的数学推理过程且滤波效果最好。但它在递推过程中,协方差阵易丢失对称正定性而造成无法分解,同时它仍对条件环境的改变较为敏感。针对这个问题,本文在传统CKF算法的基础上提出了模糊自适应强跟踪容积卡尔曼滤波（Fuzzy Adaptive Strong Tracking Cubature Kalman filter,FASTCKF）,该算法引入了次优渐消因子使残差序列始终满足正定性,并且通过自适应性和模糊推理准则使量测噪声持续近似真实噪声,提高滤波精度。为了验证所提出算法在超紧组合系统中的有效性,本文还搭建了BDS/SINS超紧组合系统仿真平台,设计了载体轨迹发生器、惯性导航仿真器、北斗接收机仿真器以及组合滤波器,并构造了BDS/SINS超紧组合导航数学模型。同时将容积卡尔曼滤波算法、强跟踪容积卡尔曼滤波算法和模糊自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法加入到仿真平台中。仿真结果表明,本文提出的模糊自适应强跟踪容积卡尔曼滤波算法相较于其他两种算法,有着良好的自适应性和跟踪能力,有效提高了超紧组合导航系统中的滤波精度,是一种可行有效的滤波算法。
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