發(fā)布時間：2021-10-10 01:42

　　針對GPS/INS（Global Positioning System/Inertial Navigation System）緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)在衛(wèi)星信號缺失情況下導(dǎo)航精度降低,容積卡爾曼濾波（Cubature Kalman Filter,CKF）應(yīng)用中存在模型誤差和計算誤差的問題,提出了適用于該背景下的強跟蹤均方根容積卡爾曼濾波（Square-Root CKF）算法。該算法通過人為地相對突出濾波過程中新數(shù)據(jù)的作用,提高了算法在模型不確定時的魯棒性;均方根策略保證了協(xié)方差陣的正定性和對稱性。仿真實驗表明,改進(jìn)的算法能夠提高導(dǎo)航精度,在衛(wèi)星信號缺失情況下其效能發(fā)揮地更好,提高了組合導(dǎo)航適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的能力。 

【文章來源】：探測與控制學(xué)報. 2014,36(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖１緊組合工作框圖Ｆｉｇ．１Ｗｏｒｋｄｉａｇｒａｍｏｆｔｉｇｈｔｌｙ－ｃｏｕｐｌｅｄ

圖２飛行軌跡仿真圖Ｆｉｇ．２ＴｈｅｆｉｇｕｒｅｏｆｆｌｉｇｈｔｐａｔｈＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ圖３東向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｅａｓｔｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖４經(jīng)度誤差曲線圖Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌｏｎｇｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ由以上仿真結(jié)果可以看出，在組合導(dǎo)航中，針對算法應(yīng)用過程中存在的同一問題，對ＣＫＦ和ＵＫＦ進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的ＣＫＦ濾波精度高于改進(jìn)ＵＫＦ，驗證了文獻(xiàn)［８］的結(jié)論。圖５—圖１０為缺星情況下誤差仿真結(jié)果，表１和表２為不同情況下導(dǎo)航信息的均方根誤差對比。圖５經(jīng)度誤差曲線圖Ｆｉｇ．５Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌｏｎｇｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ圖６緯度誤差曲線圖Ｆｉｇ．６Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌａｔｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ圖７高度誤差曲線圖Ｆｉｇ．７Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｈｅｉｇｈｔｅｒｒｏｒ圖８東向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．８Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｅａｓｔｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖９北向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．９Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖１０天向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．１０Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ表１正常情況下位置、速度均方根誤差（ＲＭＳＥ）Ｔａｂ．１ＰｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄＲＭＳＥｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ平均ＲＭＳＥＣＫＦ強跟蹤ＳＲＣＫＦ經(jīng)度／（°）０．３８３×１０－５０．２６４×１０－５緯度／（°）０．４２１×１０－５０．３３４×１０－５高度／ｍ３．２１４

圖２飛行軌跡仿真圖Ｆｉｇ．２ＴｈｅｆｉｇｕｒｅｏｆｆｌｉｇｈｔｐａｔｈＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ圖３東向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．３Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｅａｓｔｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖４經(jīng)度誤差曲線圖Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌｏｎｇｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ由以上仿真結(jié)果可以看出，在組合導(dǎo)航中，針對算法應(yīng)用過程中存在的同一問題，對ＣＫＦ和ＵＫＦ進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的ＣＫＦ濾波精度高于改進(jìn)ＵＫＦ，驗證了文獻(xiàn)［８］的結(jié)論。圖５—圖１０為缺星情況下誤差仿真結(jié)果，表１和表２為不同情況下導(dǎo)航信息的均方根誤差對比。圖５經(jīng)度誤差曲線圖Ｆｉｇ．５Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌｏｎｇｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ圖６緯度誤差曲線圖Ｆｉｇ．６Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｌａｔｉｔｕｄｅｅｒｒｏｒ圖７高度誤差曲線圖Ｆｉｇ．７Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｈｅｉｇｈｔｅｒｒｏｒ圖８東向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．８Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｅａｓｔｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖９北向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．９Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ圖１０天向速度誤差曲線圖Ｆｉｇ．１０Ｔｈｅｃｕｒｖｅｏｆｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｌｏｃｉｔｙｅｒｒｏｒ表１正常情況下位置、速度均方根誤差（ＲＭＳＥ）Ｔａｂ．１ＰｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄＲＭＳＥｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ平均ＲＭＳＥＣＫＦ強跟蹤ＳＲＣＫＦ經(jīng)度／（°）０．３８３×１０－５０．２６４×１０－５緯度／（°）０．４２１×１０－５０．３３４×１０－５高度／ｍ３．２１４


本文編號：3427396