基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

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1、第44卷第1期2012年2月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsV01．44No．1Feb．2012基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计杨柳庆1肖前贵2牛妍1胡寿松1(1．南京航空航天大学自动化学院，南京，210016；2．南京航空航天大学无人机研究院，南京，210016)摘要：针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap—downinert砒navigationsystem，SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Globalpositionsystem，GPS)定位的

2、非自主性，建立了一种无人机SINS／GPS定位信息融合系统．采用渐消Kalman滤波技术，有效防止了SINS／GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则，从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性，得到了滤波器稳定要求的新的务件，与以往研究比较，条件更为宽泛．分别进行了SINS／GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真，结果表明：采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度，并且易于工程实现．关键词；无人机lSINS／GPS组合导航系统}渐消Kalman滤波I稳定性中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1005—26

3、15(2012)01—0134—05DesignofLocalizationSystemBasedonReducingKalmanFilterYangLiuqin91，XiaoQiangui2，NiuYanl，HuShouson91(1．CollegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics，Nanjing，210016，China；2．ResearchInstituteofUnmannedAircraft，NanjingUniversityofAeronau

4、tics&Astronautics，Nanjing，210016，China)Abstract：AimingatthelOWprecisionofnavigationandpositioninstrap-downinertialnavigationsystem(SINS)ofunmanedaeriaIvehicle(UAV)andthedependenceofglobalpositionsystem(GPS)，theSINS／GPSlocalizationinformationfusionsystemisdesigned．ThereducingKalm

5、anfilterisintroducedtopreventSINSfromdistortingfilter．ThestabilityofthereducingKalmanfilterisanalyzedbyastan—dardadaptivealgorithmtoobtainnewandlOWrequirementconditionsforstability．Throughderivationandsimulationofreducingfactor，thefiltereffectonsystemofreducingKalmanfilteriscomp

6、aredwiththatofgeneralfilter．ThesimulationresultsshowthatreducingKalmanfiltercanimprovetheaccuracyofnavigationlocalizationforUAVandcanmeettheneedofengineeringrealization．Keywords：unmannedaeriaIvehicle；SINS／GPS；reducingKalmanfilter；stability在无人机SINS／GPS组合导航系统中，卡尔曼滤波技术是一种常用的滤波算法，当观

7、测信息和模型及统计信息可靠时，Kalman滤波计算性能较好。但当模型存在较大误差或状态突变时，由Kalman滤波所得的状态估值与实际系统之间的误差较大，已不能反映真实系统，甚至造成滤波发散。为解决上述问题，本文采用渐消卡尔曼滤波器，利用渐消因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度，充分利用现时的观测数据，即随着时间的推进，滤波器要逐渐消除“过时”的观测数据，充分利用现时的观测数据。据此，本文建立了一种基于渐消卡尔曼滤波的SlNS／GPS组合导航系统。从理论上分析了渐消卡尔曼滤波的稳定性，并给出了证明过程。仿真结果表明：采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提

8、高无人机的导航定位精度，并且易于工程实现[1呓】。收稿日期：2010—11—20；修订日期：2