基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法

作者：曹红燕; 刘长明^*; 沈小林; 牛兴龙; 李大威; 陈燕

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2021, 40(06): 149-156.

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2020050108

• GPS
• INS
• Kalman滤波算法
• 扩展Kalman滤波算法
• 无迹Kalman滤波算法
• 姿态角

载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法。首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理。结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差。

• 单位
  中北大学