基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法

作者：王傲明; 李姗姗^*; 李新星; 黄志勇; 黄炎; 范雕

来源：中国惯性技术学报, 2022, 30(01): 81-88.

DOI：10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2022.01.012

• 重力匹配导航
• 惯性导航系统
• 并行扩展卡尔曼滤波
• 自适应因子

针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题，提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法。通过自适应因子调节状态预测信息的权重，抑制滤波发散，提高定位精度。同时，讨论了自适应因子的选取与构造，分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因。选取南海两片重力异常特征变化剧烈程度不同的海域进行仿真试验，试验结果表明：在重力异常特征变化剧烈的区域，该算法能有效减弱惯性导航系统的定位误差，位置误差与重力基准图分辨率相当，与基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法相比，系统的定位精度和鲁棒性均有提升。

• 单位
  信息工程大学地理空间信息学院