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应用UKF顺序滤波的组合导航研究
摘要
组合导航系统是一种利用多种不同的传感器和数据融合技术，实现高精度导航的方法。Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器已被广泛应用于组合导航系统中。为进一步提高导航系统的性能，本文研究了一种基于无迹卡尔曼滤波器（UKF）的组合导航方法。通过实验验证，UKF在组合导航系统中能够显著提高定位和导航精度。
关键词:组合导航,无迹卡尔曼滤波器,数据融合。
1.介绍
组合导航系统是一种利用多种不同的传感器和数据融合技术，实现高精度导航的方法。通常包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计等多种传感器。然而，由于各传感器的误差等因素，单独使用某一个传感器进行导航会出现较大误差。因此，组合导航将多种传感器的数据进行融合，以提高导航精度。
Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器已被广泛应用于组合导航系统中。Kalman滤波器利用线性状态方程对传感器数据进行校准，扩展Kalman滤波器则通过非线性状态方程进行校准。然而，当传感器数据非线性时，扩展Kalman滤波器也会出现问题。因此，需要一种更加适合非线性数据的滤波器。
2.无迹卡尔曼滤波器
无迹卡尔曼滤波器（UKF）是一种基于非线性状态方程的滤波器。它通过一组无偏差的模拟状态点对非线性方程进行线性化，从而解决了扩展Kalman滤波器中存在的问题。UKF在传感器数据非线性时具有更好的性能。
UKF具有以下特点：
(1)非线性函数的卡尔曼滤波：将非线性方程进行线性化，可以使得原始数据可以被更好地校准。
(2)高精度模拟卡尔曼滤波：UKF选择一组无偏差的模拟状态点来近似卡尔曼滤波器，提高了滤波精度。
(3)可伸缩卡尔曼滤波：当数据量较大时，UKF能够减少数据处理的时间。
3.UKF在组合导航中的应用
UKF在组合导航中的应用包括以下几个步骤：
步骤1：获取传感器数据。传感器包括GPS、陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计等。
步骤2：建立状态方程。根据不同的传感器，建立不同的状态方程。
步骤3：建立观测方程。建立不同传感器的观测方程和测量误差方。
步骤4：建立UKF方程。对状态方程和观测方程通过UKF进行滤波，得到滤波精度更高的结果。
步骤5：数据融合。将经过UKF滤波得到的结果进行融合，得到最终的导航精度。
4.实验验证
通过与Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器进行对比，实验结果表明，在非线性情况下，UKF能够提高组合导航系统的导航和定位精度。此外，在数据量较大时，UKF处理时间更加短暂。
5.总结与展望
通过本文研究，我们发现，UKF在组合导航系统中能够提高导航和定位的精度。未来的研究方向可以是结合深度学习技术和UKF来进一步提高组合导航系统的性能。