基于因子图的GNSS鲁棒优化算法分析

作者：吴坤; 刘海颖^*; 谢阳光; 罗曼

来源：航空科学技术, 2021, 32(04): 73-78.

DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.011

• 全球导航卫星系统
• 导航定位算法
• 因子图优化
• 最大混合
• 鲁棒导航

精确的导航定位系统是飞机导航、汽车自主驾驶等领域的重要组成部分,但由于全球导航卫星系统(GNSS)在复杂环境中会受到多种因素的影响(如信号遮挡、多路径效应等)而导致可用性降低,传统的导航定位算法(如卡尔曼滤波)有可能使性能难以达到预期效果。本文将同步定位与地图构建(SLAM)中的因子图优化算法应用于GNSS中,可提高导航定位精度,并采用最大混合(max-mixture,MM)算法提高导航的鲁棒性。通过对实测试验数据的评估验证并与传统方法进行对比分析,结果表明本文所采用的最大混合图优化算法相比传统算法,在GNSS导航中的精度更高、鲁棒性更强。

• 单位
  南京航空航天大学