SINS_GPS组合导航的扩展Kalman滤波算法.pdf

《SINS_GPS组合导航的扩展Kalman滤波算法》这篇文献主要探讨了如何结合捷联惯性导航系统（SINS）和全球定位系统（GPS）的特性，通过扩展Kalman滤波器（EKF）来提高导航系统的精度和稳定性。SINS依赖陀螺仪和加速度计的数据，虽然能快速提供载体的导航信息，但随着时间的推移，误差会累积，导致长期工作后的精度下降。而GPS虽然定位精度高，但易受信号丢失的影响，且数据更新频率较低。 文章首先分析了SINS和GPS各自的优缺点，并提出将两者进行组合导航的方法。在SINS/GPS的组合模式中，松耦合方式相对于紧耦合更易于实现，尽管精度略低。论文建立了一个包括陀螺仪和加速度计误差模型的松耦合系统，并设计了扩展Kalman滤波器。 扩展Kalman滤波是一种适用于非线性系统的状态估计方法，它将系统状态和测量数据之间的关系用概率模型表示，并通过迭代计算来估计系统的状态。在SINS/GPS组合导航系统中，EKF利用SINS和GPS提供的速度和位置信息的差值作为观测向量，通过对SINS系统的误差进行估计和校正，提高了导航的精度。 文章通过Matlab仿真验证了这种方法的可行性和有效性。仿真结果表明，SINS/GPS组合导航系统能够克服单一导航系统的局限，满足高精度、高可靠性的导航需求。这种组合方式不仅结构简洁，而且便于工程实现，对于提升导航系统的整体性能具有重要意义。 总结起来，这篇文章的核心是利用扩展Kalman滤波器实现SINS和GPS的松耦合组合导航，通过互补两者的优势，解决了SINS长时间运行精度下降和GPS易失锁的问题，提高了导航系统的稳定性和准确性。这对于现代导航技术的发展，特别是对于需要长时间稳定导航服务的领域，如航空航天、自动驾驶和海洋探索等，有着重要的理论和实践价值。