| 发明名称 |
一种GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波方法 |
| 摘要 |
本发明涉及一种GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波方法，其特征在于:步骤1：建立GPS/SINS超紧组合导航系统误差模型；步骤2：采用卡尔曼滤波方法进行数据融合，得到系统状态的最优估计值<img file="DDA0000508599610000011.GIF" wi="55" he="56" />和估计误差方程阵P；步骤3：利用步骤2中获得的系统状态的最优估计值<img file="DDA0000508599610000012.GIF" wi="54" he="56" />对SINS输出的导航定位信息进行输出校正；步骤4：采用误差方差阵的特征值和特征向量的可观测性分析方法，利用步骤2中获得的估计误差方程阵P求取系统各个状态的可观测度信息；步骤5：将步骤4中获得的系统状态可观测度信息作为反馈因子，将其与步骤2中获得的系统状态的最优估计值<img file="DDA0000508599610000013.GIF" wi="48" he="64" />的乘积作为反馈量，对GPS和SINS的参数进行反馈校正。 |
| 申请公布号 |
CN103968843A |
申请公布日期 |
2014.08.06 |
| 申请号 |
CN201410216276.3 |
申请日期 |
2014.05.21 |
| 申请人 |
哈尔滨工程大学 |
发明人 |
周卫东;蔡佳楠;孙龙 |
| 分类号 |
G01C21/20(2006.01)I;G01C21/16(2006.01)I;G01S19/47(2010.01)I |
主分类号 |
G01C21/20(2006.01)I |
| 代理机构 |
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代理人 |
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| 主权项 |
一种GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波方法，其特征在于:步骤1：建立GPS/SINS超紧组合导航系统误差模型；步骤2：采用卡尔曼滤波方法进行数据融合，得到系统状态的最优估计值<img file="FDA0000508599580000011.GIF" wi="61" he="71" />和估计误差方程阵P；步骤3：利用步骤2中获得的系统状态的最优估计值<img file="FDA0000508599580000012.GIF" wi="52" he="70" />对SINS输出的导航定位信息进行输出校正；步骤4：采用误差方差阵的特征值和特征向量的可观测性分析方法，利用步骤2中获得的估计误差方程阵P求取系统各个状态的可观测度信息；步骤5：将步骤4中获得的系统状态可观测度信息作为反馈因子，将其与步骤2中获得的系统状态的最优估计值<img file="FDA0000508599580000013.GIF" wi="56" he="71" />的乘积作为反馈量，对GPS和SINS的参数进行反馈校正。 |
| 地址 |
150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室 |
