基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法

• Published in: 中国空间科学技术（中英文） Vol. 44; no. 5; pp. 127 - 135
• Main Authors: 荆蕾, 林雪原, 潘新龙, 乔玉新
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 烟台南山学院 智能科学与工程学院,烟台 265713%山东外事职业大学 人工智能学院,威海 264500%海军航空大学,烟台 264001 2024
• Subjects: 改进Sage-Husa算法; measurement noise variance estimation; 组合导航; 测量噪声方差估计; variational Bayesian estimation algorithm; improved Sage-Husa algorithm; integrated navigation system; 变分贝叶斯估计; adaptive UKF; 自适应UKF
• ISSN: 1000-758X
• DOI: 10.16708/j.cnki.1000-758X.2024.0081

V249.3; GNSS/SINS组合导航系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF)是以准确的测量噪声统计特性为基础的,当测量噪声统计特性发生变化时,如不对其进行准确的估计,将会导致UKF的滤波性能下降甚至发散.为了解决上述问题,提出了一种基于改进Sage-Husa的GNSS/SINS组合导航系统自适应UKF算法(ISHUKF).首先,建立了GNSS/SINS非线性组合导航系统的简化UKF模型;然后,在分析组合导航系统中常规Sage-Husa算法存在滤波发散原因的基础上,提出了一种改进的Sage-Husa算法以保证测量噪声估计方差的正定性;最后,进行了GNSS/SINS组合导航系统的仿真实验.实验结果表明,相对于变分贝叶斯算法,ISHUKF对测量噪声方差的估计精度与其大致相同,并且算法更加简单;相对于标准UKF算法,在整个仿真时段内可提高组合导航系统的位置精度、速度精度和姿态精度分别约33%、35%和72%,进而验证了算法的可行性及优越性,并为复杂环境下组合导航系统的滤波方法提供了一种简易的方法.