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世界地质 2023, 42(3) 545-550 DOI: ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P

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基础地质

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自适应及抗差 Kalman 滤波在 GNSS / INS 组合导航中的应用

孟祥羽1 , 邱中军2 , 谷传营3 , 隋俭武4

1. 吉林大学地球探测科学与技术学院, 长春 130026;

2. 吉林省水利水电勘测设计研究院, 长春 130021;

3. 吉林省星际航空科技有限公司, 长春 130119;

4. 济南市勘察测绘研究院, 济南 250000

摘要：传统 Kalman 滤波在卫星/ 惯性组合导航中通常难以对复杂的导航环境做出自适应改变, 从而影响参数估计的精度甚至使滤波发散? 笔者引入 Sage??Husa 自适应滤波和基于新息向量的抗差滤波并经正反向融合处理组合导航数据? 结果表明, 水平姿态? 航向角度? 三维速度和位置结果的估计精度较传统 Kalman 滤波平均提升 37. 38% , 64. 23% , 23. 51% , 29. 06% , 最高提升 58. 77% , 95. 17% , 36. 61% , 49. 20% ? 自适应? 抗差和正反向 Kalman 滤波提升了参数估计精度和稳定性, 可用于复杂城市导航环境下组合导航数据事后处理?

关键词： Kalman 滤波 Sage??Husa 自适应滤波新息抗差滤波卫星/ 惯性组合导航

Application of adaptive and robust Kalman filter in navigation of integrated GNSS / INS

MENG Xiangyu 1 , QIU Zhongjun 2 , GU Chuanying 3 , SUI Jianwu 4

1. College of Geo?exploration Science and Technology, Jilin University, Changchun 130026, China;

2. Jilin Province Water Resource and Hydropower Consultative Company, Changchun 130021, China;

3. Jilin Interstellar Aviation Technology Co., Ltd., Changchun 130119, China;

4. Jinan Institute of Surveying and Mapping, Jinan 250000, China

Abstract: Traditional Kalman filter is usually difficult for adaptive changes in the complex navigation environ? ment of integrated GNSS / INS, which leads to the accuracy decreasing of parameter estimation or even the filter di? vergence. In this paper, Sage??Husa adaptive filter and robust filter based on innovation vector are introduced to process navigation data with forward and backward fusion. The comparison with traditional Kalman filter indicate that the estimation accuracy of horizontal attitude, heading angle, three?dimensional velocity and position is im? proved by 37. 38% , 64. 23% , 23. 51% , 29. 06% on average, and the optimal improvement is 58. 77% , 95. 17% , 36. 61% , 49. 20% , respectively. The adaptive, robust and forward and backward Kalman filters im? prove the accuracy and stability of parameter estimation, and can be used for post?processing of integrated naviga? tion data in complex urban navigation environment.

Keywords: Kalman filter Sage??Husa adaptive filter innovation robust filter GNSS / INS integrated naviga? tion

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