KU酷游-多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

发布时间：2023-11-15 10:30:27 阅读：5394

摘 要：

多标准滤波算法于多传感器组合导航体系中已经获得乐成运用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，致使算法计较量过年夜，并影响体系的及时性。针对于上述问题，起首使用分块技能与小波变换将时域内描写的体系原始状况方程转换为块状况方程，然后将及时获得确当前时刻的量测向量表达为块状况向量的情势，末了联合通例卡尔曼滤波技能与序贯滤波的思惟，提出了一种改良的多传感器组合导航体系多标准滤波要领。将该算法运用在GPS/SST/SINS多传感器组合导航体系，仿真成果验证了该算法不仅具备较好的及时性，并且相对于在传统算法,体系的定位精度提高1倍以上。

关 键 词：

多标准滤波；改良算法；卡尔曼滤波；组合导航体系；块状况方程

结 论：

将体系原始状况方程表达为块状况向量的情势，并将及时得到的量测向量表达为块状况向量的函数，采用SST/GPS/SINS组合导航体系为例对于本文算法举行了仿真与验证，患上出以下结论：

1）相对于在算法１，本文算法对于位置精度可晋升一倍以上，速率精度可晋升10％，姿态精度略有晋升。孕育发生的缘故原由是组合导航体系是一个典型的非线性体系，而颠末滤波后的偏差批改采用的是反馈校订要领，即对于位置、速率采用线性批改、而对于姿态采用非线性批改要领。本文所提的改良算法优在算法１的缘故原由是：改良算法采用分块预计与小波变换相联合的要领，块状况向量的预计值中包罗了状况的光滑值。

2）本文算法的计较量与算法１的计较量于统一个数目级。尤其是跟着计较机机能的不停提高，该计较量更显患上眇乎小哉。

故基在本文改良算法的多传感器组合导航体系不仅滤波精度较高，并且计较量较低。

本文仅对于同步的多传感器组合导航体系举行了研究，而现实环境下常常呈现的是异步采样多传感器组合导航体系，这也是本文作者往后研究的事情重点。