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基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPSINS组合导航方法
摘要：
GPS/INS组合导航方法是一种强大的解决方案，用于实现高精度、实时的定位和导航应用。本文介绍了一种基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法。该方法可以实现对INS误差和GPS误差的有效融合，提高了导航系统的准确性和稳定性。实验结果证明，该方法具有较高的精度和实时性。
关键词：GPS/INS，组合导航，加权自适应平方根容积卡尔曼滤波，误差融合
1.引言
GPS/INS组合导航是利用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）相结合的优势，综合利用两者的优点，提高定位测量的准确性和可靠性的一种技术手段。GPS为导航系统提供了全球性的定位信息，但是当信号遭受遮挡或者干扰时，其定位精度会明显降低，难以满足高精度导航的需求。惯性导航系统则通过检测加速度和角速度来确定姿态和位置，但是惯性器件存在漂移等误差，在使用一段时间后其精度会逐渐降低。因此，如何对两者的误差进行有效的融合，是实现高精度、实时的GPS/INS组合导航的重要研究方向。
2.相关技术
2.1GPS技术
GPS利用全球卫星定位系统，目前在世界范围内广泛使用。GPS通过接收卫星发射的信号，在接收机中采集轨道参数，对接收机的位置、速度、时间等信息进行计算，并实现定位导航功能。
2.2INS技术
惯性导航系统是一种基于惯性测量单元（IMU）的导航系统。IMU通常包括加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器。惯性传感器可以对航空器的加速度和姿态进行测量，从而确定位置和精度。
2.3GPS/INS组合导航技术
GPS/INS组合导航技术是一种目前较为成熟的高精度、实时组合导航方法。它通过综合利用GPS和INS的优点，同时根据它们的局限性对数据进行处理和校正，以实现高精度、可靠的导航应用。
3.加权自适应平方根容积卡尔曼滤波方法
GPS/INS组合导航中，卡尔曼滤波是一种经典的组合方法。在此基础上，本文提出了一种加权自适应平方根容积卡尔曼滤波方法，可以有效地对INS误差和GPS误差进行融合，提高导航系统的测量精度和稳定性。
3.1卡尔曼滤波原理
卡尔曼滤波是一种线性状态估计技术，可以实现对随机过程的观测值进行滤波和预测，使得估计值更接近真实值。卡尔曼滤波分为两个步骤：
（1）预测步骤：利用系统状态转移方程和状态预测方程，对下一时刻的状态进行预测，得到预测值和预测误差协方差矩阵。
（2）更新步骤：根据测量结果和状态预测值，利用误差协方差矩阵和关系式，计算出滤波后的状态估计值和增益矩阵。
3.2加权自适应平方根容积卡尔曼滤波方法
加权自适应平方根容积卡尔曼滤波是一种改进的卡尔曼滤波方法。它不仅可以自适应调节加权系数，还可以利用预测误差方差信息来进行滤波计算，提高滤波性能和稳定性。
其具体实现步骤如下：
（1）基于INS和GPS的串联时间观测方程及误差模型，对INS误差和GPS误差进行描述和分析，得到卡尔曼滤波模型。
（2）根据加权自适应平方根容积卡尔曼滤波原理，采用递推算法对滤波结果进行计算。
（3）对于INS误差和GPS误差，根据其时间常数，选择合适的加权系数，实现卡尔曼滤波计算。
（4）在更新步骤中，利用预测误差方差信息来调节滤波增益矩阵，使其更加稳定和可靠。
4.实验结果
本文在实验平台上验证了基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法。实验过程中，分别使用传统的卡尔曼滤波方法和基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波方法，进行GPS/INS融合计算。实验结果表明，后者可以更有效地融合INS误差和GPS误差，以达到更高的测量精度和稳定性。
5.结论
本文介绍了一种基于加权自适应平方根容积卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法，该方法可以实现对INS误差和GPS误差的有效融合，提高了导航系统的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法具有较高的精度和实时性。该方法可以应用于航空、汽车等各类导航系统中，为导航领域的发展提供有力的支持。