基于四元数平方根UKF算法的SINS_GPS紧组合导航系统研究.pdf

《基于四元数平方根UKF算法的SINS_GPS紧组合导航系统研究》这篇论文主要探讨了在较大初始姿态误差情况下，如何提高SINS（ Strapdown Inertial Navigation System，捷联惯性导航系统）与GPS（Global Positioning System，全球定位系统）紧组合导航系统的定位精度。传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）方法在这种情况下可能会出现定位精度下降的问题。因此，作者提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（Square Root Unscented Kalman Filter，SRUKF）算法来解决这一问题。 四元数是一种数学概念，常用于表示三维空间中的旋转。在SRUKF算法中，四元数的正交规范化是一个关键步骤，但也会受到限制。为了解决这个问题，论文提出通过构建姿态矩阵代价函数，将四元数预测均值问题转化为最小化代价函数的四元数向量求解问题，从而确保了预测均值四元数的规范化。此外，论文利用乘性四元数误差来表示四元数预测值与均值之间的距离，计算出四元数的预测协方差矩阵，保证了算法的合理性。 SINS与GPS的紧组合导航系统结合了惯性导航系统和全球定位系统的优点，可以提供连续、实时的位置、速度和姿态信息。在大初始姿态误差下，SRUKF算法相比于EKF算法能提供更高的精度和更好的稳定性。论文详细阐述了基于四元数平方根无迹卡尔曼滤波的SINS/GPS紧组合导航系统具体实现步骤，并通过仿真实验验证了其在大初始姿态误差条件下的优越性能。 关键词：SINS/GPS紧组合导航系统；四元数平方根无迹卡尔曼滤波；均值四元数；乘性四元数误差。 这篇论文的研究对于提升导航系统的精度和鲁棒性具有重要意义，尤其是在航空航天、军事、自动驾驶等领域，对导航技术的要求越来越高，这类算法的优化和改进显得尤为重要。引用这篇论文的研究成果，可以为相关领域的系统设计和算法开发提供有价值的参考。