简化平方根容积卡尔曼滤波的INS/GPS紧组合算法

发布时间：2023-08-29 20:06

　　针对INS/GPS紧组合导航系统非线性模型解算的实时性问题,提出了一种用简化平方根容积卡尔曼滤波算法(RSCKF)提高紧组合导航系统运算速度的方法,它是在时间更新环节将平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)简化,简化后直接用状态转移矩阵求取状态一步预测和预测协方差矩阵,避免了原算法中采用求容积点近似计算的复杂过程。仿真实验将RSCKF算法与SCKF滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的结果对比。结果表明,RSCKF,SCKF两种算法的估计精度要明显高于EKF算法,而且在保证估计精度相当的情况下,RSCKF算法可大大降低系统运算量。

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【文章目录】：
1 平方根容积卡尔曼滤波
2 简化的平方根容积卡尔曼滤波
3 算法复杂度分析
4 INS / GPS紧组合系统非线性模型
    4. 1 系统状态方程线性模型
    4. 2 系统量测方程非线性模型
5 仿真实验及分析
6 结论



本文编号：3844197