基于自适应滤波的惯性﹢多模卫星组合导航算法研究

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1、2014年第6期导弹与航天运载技术No．62014文章编号：1004—7182(2014)06—0012—05DOh10．76540．issn．1004·7182．20140604基于自适应滤波的惯性+多模卫星组合导航算法研究夏巍巍，牟建华，傅志民，暴飞虎(第二炮兵装备研究院，北京，100085)摘要：惯性+多模卫星组合导航系统通常采用定常参数的加权最小二乘算法进行多传感器信息融合，若加权系数与实际噪声统计特性不吻合，将会对组合导航精度产生不利影响。为解决该问题，提出一种基于自适应滤波的改进信息融合算法，对惯性及卫星导航数据应用自适应Kalman滤波以估计惯性导航误差，对

2、滤波输出进行基于加权最小二乘法的多模信息融合，并根据滤波误差方差阵的解算结果对加权系数进行实时调整以优化估计精度。仿真结果表明该算法能够在一定程度上提高组合导航系统的精度和对不同随机噪声的适应能力。关键词：组合导航；加权最小二乘；自适应滤波；信息融合中图分类号：V448．22文献标识码：AResearchonanINS／SatelliteIntegratedNavigationAlgorithmBasedonAdaptiveFilteringXiaWei-wei，MuJian—hua，FuZhi—min，BaoFei-hu(TheSecondArtilleryEquipm

3、entAcademy，Beijing，100085)Abstract：WeightedLeastSquare(WLS)isaprimaryalgorithmofINS／Satelliteintegratednavigationsystemforinformationfusion．Thenavigationaccuracywillbereducediftheweightedcoefficientisnotconsistentwiththerealstatisticcharacteristicofthemeasuringnoise．Aninformationfusionalg

4、orithmbasedonadaptedfilteringispresentedtosolvethisproblem．AdaptiveKalmanFilteringisusedtoestimatetheINSerror,andestimatesfrommultimodesystemsarefusedusingWLS，whiletheweightedcoefficientisadjustedaccordingtothefilteringerrorvariancesestimation．ItisvalidatedbysimulationthatthealgorithmCani

5、mprovetheprecisionofintegratednavigationsystemandtheadaptabilitytodifferentstochastic．KeyWords：Integratednavigationsystem；WeightedLeastSquare；Adaptivefiltering；InformationfusionO引言惯性+卫星组合导航能有效解决长航时应用条件下惯性导航误差发散的问题，为飞行器提供更高的导航精度。复杂环境下，采用多模卫星导航有利于提高系统可靠性，且合理选择信息融合算法能够提高系统精度[1]。加权最dx--乘法是常用的

6、信息融合算法，加权参数的选取在很大程度上决定组合导航的精度，若设定参数与实际噪声统计特性不吻合，则将会对组合导航精度产生不利影响。本文在加权最小二乘融合算法基础上，提出一种基于自适应滤波的改进融合算法，可在线估计导航系统噪声统计特性，并据此对后端信息融合的加权参数进行实时调整，旨在解决观测噪声统计特性未知或时变情况下的加权参数设置问题。1组合导航Kalman滤波算法Kalman滤波是惯性+卫星组合导航的常用算法，典型应用模式为：以卫星与惯性导航参数偏差作为观测量，对惯性导航误差进行实时估计并修正【2】，算法模型描述如下。系统状态方程及观测方程为jx(‘)2彳(‘)x(‘)

7、+，(‘)形(‘’(1)Iz(f)=月’(f)x(f)+y(f)式中朋f)为状态变量，表示惯导系统的速度误差、位置误差、姿态角误差及惯组误差项(如加表零漂、陀螺零漂等)；z(f)为观测量，表示惯性与卫星导航参数(位置、速度)之差；职f)为系统噪声，表示未建模惯组误差；H，)为观测噪声，表示卫星导航的随机误差。假设各项噪声独立，且服从零均值正态分布：收稿日期：2013-05—24：修回日期：2014—02—20作者简介：夏巍巍(1982一)，女，助理研究员，主要研究方向为导航、制导与控制第6期夏巍巍等基于自适应滤波的惯性+多模卫