SINS_GPS组合导航的扩展Kalman滤波算法.pdf

随着现代科技的发展，高精度的导航系统成为了许多高科技领域的关键需求。在这一领域中，捷联惯性导航系统（SINS）和全球定位系统（GPS）各自有着独特的优势和不足。SINS能够即时提供精确的导航信息，但其误差会随时间累积；GPS则提供高精度的定位信息，但易受环境因素影响，且更新频率较低。为了解决这些问题，研究者提出了将SINS和GPS进行组合导航的方法，以期望利用二者的优点，减少单一导航系统的局限。本文献《SINS_GPS组合导航的扩展Kalman滤波算法》就是在此背景下应运而生，深入探讨了通过扩展Kalman滤波器（EKF）来实现SINS与GPS组合导航的精度和稳定性提高。 文献首先对SINS与GPS各自的优缺点进行了分析。SINS依靠内部的陀螺仪和加速度计对载体的运动状态进行实时测量，能够快速提供速度、位置和姿态信息。但是，由于SINS的工作原理依赖于对初始状态的精确估计以及对系统误差模型的准确性，长时间运行下会累积误差，导致精度下降。另一方面，GPS系统虽然可以提供全球范围内的精确位置信息，但在高楼林立的城市环境中或茂密的森林中容易发生信号遮挡或丢失，且其数据更新频率有限，难以满足某些需要高动态响应的场合。 为了解决这些局限性，文献提出了通过扩展Kalman滤波算法实现SINS与GPS的松耦合组合导航方案。在松耦合方式下，SINS和GPS可以相对独立地提供导航信息，然后通过EKF对这些信息进行融合处理。EKF算法作为一种适用于非线性系统的状态估计方法，将系统状态和测量数据之间的关系用概率模型来表示，并通过迭代计算的方式估计系统的当前状态。在SINS/GPS组合导航系统中，EKF利用两者提供的速度和位置信息的差异作为观测向量，对SINS的系统误差进行估计和校正，从而实现了对导航状态的高精度估计。 为了验证所提方法的有效性，文献采用了Matlab进行仿真测试。仿真结果显示，SINS/GPS组合导航系统能够在一定程度上克服单一导航系统的不足，实现高精度、高可靠性的导航性能。此外，这种方法的系统结构简单，便于工程实现，因此在航空航天、自动驾驶和海洋探索等需要长时间稳定导航服务的领域具有重要的应用价值。 《SINS_GPS组合导航的扩展Kalman滤波算法》这篇文章的核心贡献在于提出了一种创新的组合导航系统设计方法，它通过EKF融合了SINS和GPS的优点，解决了长期运行下SINS精度下降和GPS信号失锁的问题，显著提升了导航系统的稳定性和准确性。该研究成果不仅在理论上具有创新性，而且在实践中具有广泛的应用前景，对于推动现代导航技术的发展，尤其是在需要长时间稳定导航服务的领域，具有不可估量的影响。