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基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法
基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法
摘要：全球卫星导航系统（GNSS）的普及和应用，为导航系统提供了高精度、高可靠性的定位服务。但是，GNSS在复杂环境下的定位精度容易受到多径效应、信号衰退和干扰等因素的影响，从而导致导航系统的性能下降。为了解决这些问题，本文提出了一种基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法，该算法利用多源信息融合的方法对GNSS定位进行优化。
关键词：全球卫星导航系统；多径效应；信号衰退；干扰；SINSDVL；自适应滤波算法
1.引言
全球卫星导航系统是一种通过利用卫星信号进行定位和导航的技术，可以为用户提供全球范围内的定位服务。然而，由于自然环境的复杂性和人为活动的干扰，导航系统在现实应用中可能会面临多种问题，例如多径效应、信号衰退和干扰等。因此，提高导航系统的抗干扰能力和定位精度成为研究的重点和挑战。
2.多径效应及其影响
在GNSS接收机中，接收到的卫星信号会经历多种路径，包括直射路径和经过反射的路径，由于反射路径较长，令接收机收到的信号存在多径效应。多径效应会导致接收机无法准确估计所接收到的卫星信号的时间延迟和相位差，进而影响到导航系统的定位精度。因此，针对多径效应的抑制是提高导航系统性能的关键。
3.信号衰退及其影响
在导航信号传输过程中，会受到大气层和建筑物等物理因素的影响，导致信号衰退。信号衰退会导致接收机接收到的信号强度下降，从而降低导航系统的信号质量和定位精度。因此，需要采用合适的技术手段来抑制信号衰退，提高导航系统的接收信号质量。
4.干扰及其影响
导航系统的性能也容易受到其他电磁干扰信号的影响，例如雷达、无线电和其他卫星等设备发出的信号。这些干扰信号会引入误差，从而降低导航系统的定位精度和可靠性。因此，需要针对干扰信号进行识别和消除，提高导航系统的抗干扰能力。
5.SINSDVL组合导航算法
为了克服上述问题，本文提出了一种基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法。该算法通过多源信息融合的方式，利用接收机接收到的GNSS信号、惯性测量单元（IMU）的输出和地面基站等辅助信息，对导航系统进行优化。具体来说，该算法的主要步骤如下：
（1）传感器数据预处理：首先，对接收到的GNSS信号和IMU数据进行预处理，包括信号采样、滤波和校正等处理，以提高数据的准确性和稳定性。
（2）多源信息融合：将预处理后的GNSS信号和IMU输出进行多源信息融合，通过组合观测值的加权平均，得到更准确和可靠的导航解。
（3）新息更新：利用新接收到的GNSS信号和IMU输出，更新系统的状态估计和协方差矩阵，以提高定位精度和鲁棒性。
（4）自适应滤波：根据系统的状态估计和协方差矩阵，自适应调整滤波器的参数，以适应不同的环境和应用需求。
6.实验结果与分析
本文在实际GNSS数据集上进行了实验，对比了基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法和传统的单一导航方法。实验结果表明，本文提出的算法在消除多径效应、抑制信号衰退和识别干扰方面具有显著优势，显著提高了导航系统的定位精度和可靠性。
7.结论与展望
本文提出了一种基于新息的SINSDVL组合导航自适应滤波算法，通过多源信息融合的方式，优化了导航系统的定位精度和抗干扰能力。实验结果表明，该算法在消除多径效应、抑制信号衰退和识别干扰方面具有显著优势，为解决现实应用中导航系统的问题提供了一种有效的解决方案。未来的研究可以进一步优化算法的实现和性能，并结合其他技术手段，提高导航系统的全面性能，满足更多应用需求。