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组合导航系统中的信息融合研究

许丽佳  
【摘要】:为增加导航系统的定位精度和抗干扰能力,本文研究了 GPS/INS 组合导 航中的信息融合问题。首先介绍了惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS) 的导航原理,说明了两者组合的必要性及组合方式,详细研究两系统信息融 合算法,这对提高系统定位精度具有较为重要的理论意义和工程应用价值。 本文首先建立组合导航系统数学模型。针对卡尔曼滤波算法的缺陷,提 出了基于模糊理论的自适应卡尔曼滤波法,对量测噪声统计特性进行了在线 自适应调整,提高了滤波器精度,从结构上给出了分层滤波算法以减小主滤 波器计算量。本文提出了模糊加权推理系统用于子滤波器的信息融合,此方 法避免了矩阵求逆计算,减小了主滤波器中的计算量,结构简单,容易实现。 由于组合导航系统的复杂性以及环境的不确定性,不可能建立精确的系统模 型和获得过程噪声协方差阵 Q 及量侧噪声协方差阵 R,为此本文尝试性地用 H_∞滤波算法于组合导航系统中,在未知 Q 和 R 以及非精确系统模型情况下 它也能获得较好的估计精度,而这正弥补卡尔曼滤波的缺点,而且引入可变 的γf 使得 H_∞滤波器性能被改善。由于不确定性干扰使数据采样中会存在野 值,这些野值会大大降低整个系统的导航精度,本文提出了对新息乘以一个 单调递减的加权函数的算法,能消除干扰的影响,滤波结果更为可靠、准确。 最后对 GPS/INS 系统进行了仿真实验,实验结果验证了上述算法的可用性和 有效性。


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