一种基于改进卡尔曼滤波的GPS_BDS_SINS深组合定位算法.pdf

【全球卫星导航系统(GNSS)】全球卫星导航系统包括GPS(全球定位系统)、BDS(北斗卫星导航系统)等，是实现全球定位、导航、授时服务的技术系统。随着技术的发展，GNSS的定位精度和可靠性有了显著提高，但仍然存在在复杂环境下性能下降的问题。 【惯性导航系统(SINS)】惯性导航系统是一种自主式导航技术，它利用惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）来测量飞行器或车辆的运动状态，从而推算出位置、速度和姿态信息。SINS的优点在于不依赖外部信号，但在长时间运行后可能会累积误差。 【组合定位】组合定位是将多种定位技术（如GNSS与SINS）结合，利用各自优势互补不足，提高定位的准确性和鲁棒性。在GPS/BDS/SINS深组合定位中，GPS和BDS提供全局覆盖的卫星信号，而SINS提供连续、稳定的本地信息。 【卡尔曼滤波】卡尔曼滤波是一种最优估计理论，用于处理带有随机噪声的动态系统。在定位问题中，卡尔曼滤波可以在线估计系统状态和噪声，从而减小定位误差。 【改进卡尔曼滤波】传统的卡尔曼滤波可能存在对噪声模型假设过于简化的局限。改进卡尔曼滤波通常是对滤波器参数、噪声模型或者滤波结构进行优化，以适应实际系统的复杂性，提高滤波效果。 【渐消卡尔曼滤波】渐消卡尔曼滤波是一种自适应的卡尔曼滤波方法，能够根据量测噪声和系统噪声的变化动态调整滤波器参数，使得在某些情况下，对不重要的或噪声大的信息逐渐减少关注，增强对关键信息的处理。 【GPS/BDS伪距组合定位】GPS和BDS接收机通过测量到卫星的伪距（信号传播时间乘以光速）来确定位置。组合定位利用这两种系统的伪距数据，增强定位性能。 【算法比较与优势】文中提出的算法对比传统组合定位算法，具有更高的定位精度和计算效率。在卫星信号受到干扰或数量不足的情况下，通过引入SINS并利用改进卡尔曼滤波，能够有效降低定位误差，提高在复杂环境下的定位可靠性。 【应用领域与价值】这种深组合定位算法不仅有理论上的重要意义，还具有实际应用价值，特别是在军事、航空、航海、自动驾驶等领域，对于需要高精度、连续定位服务的场景具有广泛的应用前景。