针对SINS/GPS组合导航系统噪声随时间变化引起卡尔曼滤波精度下降的问题，提出了一种噪声统计特性在线估计的自适应扩展卡尔曼滤波算法。算法首先基于新息序列实现了对观测噪声协方差的实时估计，然后基于系统方程采用协方差匹配算法完成了对过程噪声的实时跟踪。算法中尺度因子的引入进一步减小了泰勒展开造成的高阶截断误差，提高了滤波精度。仿真实验结果说明，与传统卡尔曼滤波算法相比，该算法能够实现对过程和观测噪声的完全估计，鲁棒性和精度都有明显提高。
### 基于自适应扩展Kalman滤波的SINS/GPS深组合研究
#### 关键知识点概述：
本文探讨了一种新型的自适应扩展卡尔曼滤波算法在SINS/GPS（惯性导航系统/全球定位系统）组合导航系统中的应用。主要针对传统卡尔曼滤波方法在面对噪声随时间变化时精度下降的问题，提出了一种能够在线估计噪声统计特性的自适应扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过以下几个关键步骤来提高系统的鲁棒性和精度：
1. **观测噪声协方差的实时估计**：利用新息序列来实现实时估计。
2. **过程噪声的实时跟踪**：通过系统方程和协方差匹配算法完成。
3. **引入尺度因子**：减小由泰勒展开引起的高阶截断误差，从而提高滤波精度。
#### 技术细节解析：
##### 观测噪声协方差的实时估计
在传统的卡尔曼滤波过程中，通常假设噪声参数是已知且恒定的。然而，在实际应用中，特别是SINS/GPS这样的复杂系统中，噪声参数往往随时间和环境的变化而变化。为了适应这种变化，文章提出的算法首先通过分析新息序列（即观测值与预测值之间的差异）来动态调整观测噪声协方差矩阵。这种方法能够更加准确地反映实际环境下的噪声特性，从而提高滤波效果。
##### 过程噪声的实时跟踪
除了观测噪声外，过程噪声（系统内部不确定性导致的误差）也是影响滤波精度的重要因素之一。文章提出的算法通过协方差匹配算法，基于系统模型方程，对过程噪声进行实时跟踪。这种方法不仅能够准确估计过程噪声的大小，还能够捕捉其随时间变化的趋势，从而进一步提升整体的滤波性能。
##### 引入尺度因子
为了解决由泰勒展开近似带来的高阶截断误差问题，算法引入了一个尺度因子。这个因子可以根据系统的状态和测量数据动态调整，有效地减少了高阶项的影响，从而提高了滤波器的精度。这种方法尤其适用于非线性系统，因为非线性系统中的高阶项往往不能被忽略。
#### 实验验证及结论
通过对仿真数据的分析，文章展示了所提出的自适应扩展卡尔曼滤波算法相较于传统卡尔曼滤波算法的优势。实验结果表明，新的算法能够更准确地估计过程和观测噪声的统计特性，显著提升了滤波器的鲁棒性和精度。这对于提高SINS/GPS组合导航系统的可靠性具有重要意义。
本文介绍的自适应扩展卡尔曼滤波算法为解决噪声变化导致的传统卡尔曼滤波精度下降问题提供了一种有效的方法。通过对观测噪声和过程噪声的在线估计以及引入尺度因子减少高阶截断误差，该算法显著提高了SINS/GPS组合导航系统的性能。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法应用于更复杂的多传感器融合系统中，以应对更多变的噪声环境。
