【摘 要】
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针对常规联邦卡尔曼滤波需要确切已知系统噪声统计特性的局限性，结合多信息组合导航中惯性导航系统噪声难以确切感知和卫星导航系统测量噪声不断变化的特点，提出了一种新的双重
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,中国民航大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60472125）
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针对常规联邦卡尔曼滤波需要确切已知系统噪声统计特性的局限性，结合多信息组合导航中惯性导航系统噪声难以确切感知和卫星导航系统测量噪声不断变化的特点，提出了一种新的双重自适应联邦滤波算法。该算法不必知道系统噪声统计特性而能对测量噪声进行在线自适应调节，同时信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子（GDOP）进行自适应调节。通过SINS-GPS-Galileo．北斗组合导航系统将该算法与常规联邦滤波算法进行仿真比较，结果表明：该方法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性，更适用于系统噪声未知和测量噪声不断
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