一种带自适应因子的IMM-UKF的GPS/BD-2导航方法

摘要：

针对GPS/北斗-2(BD-2)卫星导航系统中机动载体运动模型和噪声统计特性不确定性导致滤波精度低的问题,为提高导航定位的精确性和稳定性,提出一种自适应的滤波方法.首先,提出了一种新的自适应UKF(AUKF)算法,该方法将残差序列的协方差矩阵视为过程噪声协方差矩阵的不确定量,基于此采用平滑滤波的方法设计自适应因子,并利用该自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵,减弱了噪声统计特性不确定性对滤波精度的影响;其次,采用交互式多模型(IMM)算法设置模型集M,并通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换,解决了单一模型对载体运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题.仿真结果证明该算法能有效提高载体在复杂机动状态下的定位精度.

关键词：自适应、无迹卡尔曼滤波、交互式多模型、模型不确定、噪声统计特性不确定性、卫星导航系统

所属期刊栏目：36

分类号：V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：国家自然科学基金11372034

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：676-683