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INS/GPS组合导航系统初始对准滤波方法研究

鲁小强  
【摘要】: 初始对准的精度直接关系到惯导系统的工作精度,初始对准的时间是惯导系统的重要战术技术指标。因此,初始对准是惯导系统最重要的关键技术之一。 目前,Kalman滤波是捷联惯导系统初始对准的最成熟、应用最广泛的滤波方法。但是,由于Kalman滤波要求干扰是统计特性已知的白噪声,该条件在实际应用中通常不能严格满足,由此影响到滤波的性能。H~∞滤波要求已知噪声是能量有界的,而不是精确的统计特性。H~∞滤波器不但对噪声的不确定性具有鲁棒性,而且对系统参数的不确定性也具有鲁棒性的能力,用H~∞滤波能够在上述不确定的情况下完成滤波计算。因此本文在INS/GPS组合导航系统中,以GPS信息为辅助的情况下,重点研究H~∞滤波方法在初始对准中的应用。 论文中首先对于惯导系统误差模型以及GPS误差模型作了分析,然后阐述了Kalman滤波与H~∞滤波的基本理论,并从理论上推导了Kalman滤波与H~∞滤波的内在关系,揭示了H~∞滤波器比Kalman滤波器鲁棒性高的真实原因,而且也发现H~∞滤波器虽然鲁棒性高,但是系统噪声以及量测噪声为白噪声时,它的滤波性能不如Kalman滤波,为此我们给出了一种改进的H~∞滤波器。论文还设计了组合导航系统初始对准的Kalman滤波器、H~∞滤波器以及噪声情况已知时的H~∞滤波器。在仿真部分中,利用Matlab语言分别实现了初始对准算法,并且进行了仿真,比较仿真结果得出:当噪声统计特性为精确已知的白噪声情况下,Kalman滤波的精度将优于H~∞滤波;而当噪声统计特性为有色噪声或者未知时,Kalman滤波器滤波精度较差,甚至不能完成滤波计算,而H~∞滤波仍能保持较高的精度,说明了H~∞滤波器更适合复杂环境下的惯导初始对准,有很大的军事应用前景。文章也对某些参数的选取如何影响H~∞滤波器的性能进行了研究和仿真分析。


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