● 摘要
本文以捷联惯导系统(SINS)与全球定位系统(GPS)的组合导航系统卡尔曼滤波为基础研究了改进组合导航系统性能的算法并进行了仿真。主要从非线性、自适应两个主要方面进行了研究。本文的研究对于实现JIDS/SINS/GPS多组合导航系统的信息融合和容错有着现实意义。 针对组合导航系统的非线性主要研究了UKF(Unscented Kalman Filtering)滤波；另外针对系统模型不准确主要研究了最优渐消自适应滤波。在UKF滤波的研究中，主要研究了包括一下几部分：1)UKF的基础：UT变换。推导证明了对于非线性系统，UT变换得到的均值精度为泰勒级数三阶展开精度，协方差精度能够达到泰勒级数二级以上展开精度；2)通过与Kalman滤波在线性条件下的等价性证明了UKF扩维的原因；3)基于GPS/SINS系统，在线性、非线性两种条件下进行了仿真，仿真结果进一步表明UKF在线性条件下与Kalman滤波等效，在非线性条件下有更好的定位精度。 在自适应滤波中主要研究了最优渐消自适应的理论，并以GPS/SINS组合导航Kalman滤波为基础，进行了仿真实验。仿真结果表明在了最优渐消自适应滤波的优越性。 在以上两者研究的基础上，研究了非线性、自适应滤波。推导了UKF滤波条件下最优渐消自适应滤波的方程。基于GPS/SINS进行了仿真，仿真结果表明这种UKF自适应的方法有UKF和自适应的双重优势。 本文对GPS/SINS组合导航系统技术和算法问题的研究为实现JIDS/GPS/SINS多导航源组合导航系统的信息融合和容错奠定了基础。