SINSGPSCNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究

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1、第４３卷第６期航空计算技术Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．６２０１３年１１月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＮｏｖ．２０１３ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合导航中的鲁棒滤波算法研究程娇娇，熊智，郁丰，吴旋，赵慧（南京航空航天大学自动化学院导航研究中心，江苏南京２１００１６）摘要：组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出，严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合导航系统的鲁棒性，设计了基于Ｈ∞滤波理论的鲁棒滤波算法，提高了导航系统对系统模型参数变化的适应能力。通过仿真与线性卡尔曼滤波器进行对比，验证了在系统模型参数变化的情况

2、下，Ｈ∞滤波器精度几乎不发生改变，有更好的鲁棒性；提高了组合导航系统在噪声统计特性和模型参数不易确定情况下的导航性能。关键词：组合导航系统；ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ；Ｈ∞滤波；卡尔曼滤波中图分类号：Ｖ３５５文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１３）０６桘００３０桘０５ResearchonAlgorithmofRobustFiltreinginSINS／GPS／CNSIntegratedNavigationSystemＣＨＥＮＧＪｉａｏ桘ｊｉａｏ，ＸＩＯＮＧＺｈｉ，ＹＵＦｅｎｇ，ＷＵＸｕａｎ，ＺＨＡＯＨｕｉ（NavigationResearchCenter，Collegeo

3、fAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautic，sNanjing２１００１６，China）Abstrac：tＩｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｍｏｄｅｌａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｎｏｉｓｅａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｏｂｔａｉｎ．ＴｈｅｓｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｐｒｏｍｉｎｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓａｆｆｅｃｔｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ．Ｔｈｉｓａｒ-ｔｉｃｌｅａｐｐｌｉｅｓ．Ｔｏｉｍ

4、ｐｒｏｖｅｔｈｅｒｕｂｏｓｔｏｆＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｉｇｎｅｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｃｈａｎｇｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｆｉｌｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓｏｆＨ∞ｆｉｌｔｅｒａｎｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆＨ∞ｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｌｍｏｓｔｔｈｅｓａｍｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｎｔｈｅｃａｓ

5、ｅｏｆｎｏｉｓｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅ，Ｈ∞ｆｉｌｔｅｒｉｎｇｈａｓｂｅｔｔｅｒａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｎａｖｉｇａ-ｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Keywords：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ；Ｈ∞ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；Ｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇ引言考虑到单一的组合导航模式无法满足未来军用飞行器对导航参数的高可靠、高精度测量要求，本文采用当前以惯性导航为基础的多种组合导航技

6、术已经多信息融合最优估计理论，将捷联惯性导航系统得到快速发展和应用，比较典型和实用的有惯性／卫［１］（ＳＩＮＳ）、天文导航系统（ＣＮＳ）和卫星定位系统（ＧＰＳ）星组合导航系统、惯性／天文组合导航系统等。惯［４］［２］三种导航系统的信息进行融合，组成ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／性／卫星组合导航系统是目前精度最高的组合导航ＣＮＳ多传感器组合导航系统，可使组合后的导航系统系统，但在对方具有电子对抗能力的情况下，卫星导航［３］在精度和可靠性等方面都有较大的提高。定位系统的作用将受到严重影响。惯性／天文组合目前卡尔曼滤波或者基于卡尔曼滤波的改进算导航系统具有极强的自主性，可有效减小惯导系统的法，如ＵＫＦ

7、、ＥＫＦ、联邦滤波等，已在组合导航系统中得姿态误差、估计陀螺漂移，但其在应用时受到可观测星到普遍应用。但随着近年来非相似性导航系统的增光条件的约束，飞行器高度较低时观察恒星较困难，且加、新传感器不断出现以及导航应用领域的扩展，组合仅能在一定程度上抑制惯导系统定位误差的发散趋势。导航系统难以精确建模，噪声统计特性难以获得等问收稿日期：２０１３－０８－０６修订日期：２０１３－１０－１５基金项目：国家自然科学基金项目资助（９１０１６０１９，６１３７４１１５，６１