基于因子图的GNSS鲁棒优化算法分析

• 作者: 吴坤 刘海颖 谢阳光 罗曼
• 来源期刊: 航空科学技术
• 关键词: 全球导航卫星系统 导航定位算法 因子图优化 最大混合 鲁棒导航
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 航空科学基金|Aeronautical Science Foundation
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TN967.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19452/j.issn1007-5453.2021.04.011

摘要

精确的导航定位系统是飞机导航、汽车自主驾驶等领域的重要组成部分,但由于全球导航卫星系统(GNSS)在复杂环境中会受到多种因素的影响(如信号遮挡、多路径效应等)而导致可用性降低,传统的导航定位算法(如卡尔曼滤波)有可能使性能难以达到预期效果.本文将同步定位与地图构建(SLAM)中的因子图优化算法应用于GNSS中,可提高导航定位精度,并采用最大混合(max-mixture,MM)算法提高导航的鲁棒性.通过对实测试验数据的评估验证并与传统方法进行对比分析,结果表明本文所采用的最大混合图优化算法相比传统算法,在GNSS导航中的精度更高、鲁棒性更强.