基于变分贝叶斯原理的SINS_GPS组合导航VB-CKF滤波算法.pdf

：基于变分贝叶斯原理的SINS_GPS组合导航VB-CKF滤波算法 ：该文介绍了使用变分贝叶斯原理来改进SINS（ Strapdown Inertial Navigation System，捷联式惯性导航系统）与GPS（Global Positioning System，全球定位系统）组合导航系统的容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filtering，CKF）算法，以提升滤波精度和应对系统量测噪声统计量不准确的问题。 ：GPS定位系统，系统开发，参考文献，专业指导 【正文】： 在现代导航系统中，SINS/GPS组合导航系统因其高精度和自主性而广泛应用于各种交通工具。然而，由于系统量测噪声统计量的不确定性，传统的卡尔曼滤波（KF）及其非线性扩展如EKF（Extended Kalman Filter）和UKF（Unscented Kalman Filter）可能会导致滤波精度下降甚至系统发散。容积卡尔曼滤波（CKF）作为一种非线性滤波方法，通过Cubature变换简化了计算过程，但未能充分解决量测噪声统计量变化的问题。 变分贝叶斯（Variational Bayesian, VB）原理提供了一种有效的自适应滤波策略，它基于贝叶斯理论，通过迭代优化来逼近复杂的概率分布，以适应系统量测噪声的变化。VB-CKF算法结合了VB原理与CKF，能够在保持CKF的非线性处理优势的同时，自适应地调整滤波器参数，从而提高对系统量测噪声不确定性的适应性。 李博琳等人在2019年的《科学技术与工程》杂志上发表的研究论文中，详细阐述了VB-CKF算法的数学推导和实现步骤。他们首先介绍了VB-CKF的基础，即变分贝叶斯原理，然后利用该原理对CKF进行改进，形成VB-CKF算法。实验证明，在SINS/GPS组合导航系统中，VB-CKF相比于标准CKF，能够更有效地减少系统量测噪声统计量变化对滤波精度的影响，提高了导航系统的稳定性和可靠性。 在实际应用中，VB-CKF算法对于系统模型不确定性和噪声统计量的变化具有更好的鲁棒性，这使得它成为SINS/GPS组合导航系统的一种极具潜力的滤波方法。此外，VB-CKF算法的自适应特性使其在面临系统模型误差和噪声统计量变化时，能够实时调整，保证滤波性能，对于高精度的导航系统开发具有重要意义。 基于变分贝叶斯原理的SINS/GPS组合导航VB-CKF滤波算法为解决导航系统中的滤波精度问题提供了一种新途径。通过自适应地调整滤波参数，该算法能够更好地应对实际环境中系统量测噪声的不确定性，从而提升导航系统的整体性能。这一研究成果对于未来导航系统的设计和优化提供了有价值的理论和技术支持。