引入滑模观测器的GPS/INS组合导航滤波方法

摘要：

由低成本器件组成的卫星/惯性(GPS/INS)组合导航系统中,存在较大的非线性与不确定性,为改善这一问题,本文提出一种引入滑模观测器(SMO)的滤波方法.首先,该方法建立了组合导航系统模型,介绍了扩展卡尔曼滤波(EKF)计算过程并分析存在的不足.然后,介绍了滑模观测器的基本原理,根据系统构建观测器.最后,说明了引入滑模观测器的EKF组合导航算法实现流程,滑模观测器将模型误差、状态估计以及均值方差融入EKF算法,修正系统输出.通过轨迹仿真实验与车载实验验证了所提方法优于传统EKF算法,具有更高的滤波精度.在车载实验中,卫星信号失锁15 s情况下,与EKF方法相比,所提方法的东向位置误差降低了53％,北向位置误差降低了37％,证明该方法能够有效抑制GPS/INS组合导航误差发散,为以后工程实践提供一定的参考价值.

关键词：GPS/INS、扩展卡尔曼滤波、滑模观测器、误差发散

所属期刊栏目：40

分类号：TN967.2

资助基金：国家自然科学基金61863024,71761023;甘肃省高等学校科研项目2018C-11,2018A-22

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：78-86