干扰条件下自适应滤波定位精度分析

干扰条件下自适应滤波定位精度分析

第32卷　第7期2010年7月

文章编号:10012506X(2010)0721489204

系统工程与电子技术

SystemsEngineeringandElectronicsVol.32　No.7July2010

干扰条件下自适应滤波定位精度分析

李　鹏,陆明泉,冯振明

(清华大学电子工程系,北京)

　　摘　要:在干扰条件下,单纯采用自适应滤波(adaptiveKF)(extensive

Kalmanfilter,EKF)在全球导航卫星系统/inertialmeasure2mentunits,GNSS/IMU)器设计,获取AKF和EKF和一种AKF算法———新息序,IAE)的数学模型和计算公式。然后提出了一种实际数据结,比较AKF算法跟普通EKF在GNSS/IMU组合导航数据融合中的定位精度性能。试验和仿真得到了在实验所采用的IMU精度条件下,自适应滤波在组合导航方面的定位性能的经验曲线以及IAE与EKF定位精度存在的临界点。

关键词:自适应滤波;新息序列自适应估计;组合导航;卫导/惯导集成中图分类号:TP203.7　　　　文献标志码:A　　　　DOI:10.3969/j.issn.10012506X.2010.07.032

PositioningaccuracyanalysisforadaptiveKalmanfiltering

inmeasurementsdegradation

LIPeng,LUMing2quan,FENGZhen2ming

(Dept.ofElectronicEngineering,TsinghuaUniv.,Beijing100084,China)

　　Abstract:Theglobalnavigationsatellitesystems/inertialmeasurementunits(GNSS/IMU)integratedsystemcannotachieveoptimalperformancewiththecoexistenceofGNSSsignalinterfacewhenadoptingadaptiveKalmanfilter(AKF)orextensiveKalmanfilter(EKF)independtly.Inordertodesignthedatafusionfilterofintegratednavigationsystem,determiningthetheempiricalvalueofthecriticalinterferencelevelforEKFandAKFisnecessary.Theessen2tialequationsofEKFandIAEareoverviewedandaverificationmethodisproposed.Themethodcarriesoutfieldtesttocollectrealdataandimportssimulatednoisetothemeasurementstocomparethepositioningaccuracybetweeninnovation2basedadaptiveestimation(IAE),whichisoneoftheprovedAKFalgorithms,andEKF.Thetestandsim2ulationdeterminetheempiricalvalueofthepositioningperformanceandthecriticalinterferencelevelforIAEandEKF.

Keywords:adaptive

GNSS/IMU

Kalmanfilter;innovation2basedadaptiveestimation;integratednavigation;

0　引　言

　　将全球导航卫星系统(globalnavigationsatellitesystems,GNSS)接收机与惯性导航系统(inertialnavigationsystems,INS)的惯性测量单元(inertialmeasurementunit,IMU)集成在一起,构建的GNSS/IMU组合导航接收机,具有输出数率高,无间断,兼顾导航结果的短期高精度和长期稳定性的特点[122]。GNSS与IMU的核心问题是数据融合问题,扩展卡尔曼滤波(extensiveKalmanfilter,EKF)是最常用的数据融合滤波器。

收稿日期:2009205212;修回日期:2009210206。

传统的EKF采用固定的系统模型参数如系统噪声Q和观测噪声R,它们通常根据组合导航系统的先验信息来确定。在实际的使用过程中,由于接收机的动态性能不确定,GNSS观测值的精度也存在浮动,特别是在存在干扰的情况下,实际的Q与R值是动态改变的。预设的Q,R值与实际的值之间的偏差会导致EKF对状态变量估计的精度降低,并且存在偏差[3]。自适应卡尔曼滤波(adaptiveKalmanfil2ter,AKF)基于最大似然原理,通过检测接收机动态和测量值的质量,可以实时的改变Q,R的值,所以能提高组合导航系统的精度。

作者简介:李鹏(19772),男,博士研究生,主要研究方向为GNSS/INS组合导航、GNSS接收机和伪卫星导航系统。

E2mail:richardlee0914@gmail.com