【摘 要】
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全球卫星导航系统（Global navigation satellite system， GNSS）和惯性导航单元（Inertial measurement unit， IMU）进行融合可以有效提高导航系统的精度及可靠性，现在已被广泛使用。其中，卡尔曼滤波是常用的融合导航算法，但由于载体运动状态变化及观测粗差的影响，滤波的性能会严重降低。为了解决以上问题，构建自适应卡尔曼滤波（Adaptive K
【机 构】
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中国民航管理干部学院民航通用航空运行重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（71731001，U1933130，41974033，42174025）； 浙江通用航空运行技术研究重点实验室（浙江建德通用航空研究院）开放基金资助课题（JDGA2020-11）； 江苏省自然科学基金（BK20211569）；
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全球卫星导航系统（Global navigation satellite system， GNSS）和惯性导航单元（Inertial measurement unit， IMU）进行融合可以有效提高导航系统的精度及可靠性，现在已被广泛使用。其中，卡尔曼滤波是常用的融合导航算法，但由于载体运动状态变化及观测粗差的影响，滤波的性能会严重降低。为了解决以上问题，构建自适应卡尔曼滤波（Adaptive Kalman filter， AKF）提高组合导航的状态估计的性能至关重要。设计了一种抗差自适应滤波算法，通过构建基于预测残差的自适应因子，结合抗差估计方法，有效解决GNSS/IMU组合导航中观测异常和动力学模型的异常扰动，提高滤波的稳定性、可靠性以及精度。实验结果表明，与基于标准卡尔曼滤波GNSS/INS组合导航相比，所设计的基于预测残差的抗差自适应滤波算法在有观测异常和动力学模型异常扰动的情况下可以有效提高组合导航的定位精度，其中在松组合和紧组合两种模式中分别实现了45.9%和46.8%的定位精度的提升。
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