Sigma点滤波在GPS/INS导航系统中应用及仿真

• 作者: 周磊 徐德民 龚诚
• 来源期刊: 水下无人系统学报
• 关键词: 惯性导航系统 GPS/INS组合导航 Sigma点卡尔曼滤波 非线性系统 仿真
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 导航与控制
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TN967.2|P228.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1948.2009.05.011

摘要

为了弥补现有组合导航算法的不足,提出了一种新的GPS量测数据和惯性导航系统(INS)数据的融合算法.近几十年,组合导航系统中最广泛使用的算法扩展卡尔曼滤波(EKF)是次优滤波器,因为它把非线性模型简化为1阶线性模型,且假设该系统由高斯白噪声驱动,这种简化会导致误差的扩大.而Sigma点卡尔曼滤波器可以克服这些缺点.Sigma点卡尔曼滤波器无需将系统动力学模型线性化,且在Sigma点卡尔曼滤波器中状态的分布采用选择的样本点集合来表示.通过这些样本点可以完全获得高斯随机变量真实的均值和方差,并且高斯随机变量在非线性系统传播时,其均值和方差可以至少精确到2阶.仿真结果表明,Sigma点卡尔曼滤波器在GPS/INS导航系统中表现性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐德民	西北工业大学航海学院	252	2457	22.0	36.0
2	龚诚		25	282	8.0	16.0
3	周磊	西北工业大学航海学院	5	30	3.0	5.0