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基于改进自适应滤波的SINSDVL组合导航算法研究
基于改进自适应滤波的SINSDVL组合导航算法研究
摘要：
随着航空航天技术的发展，组合导航系统在航空航天、自动化驾驶等领域扮演着重要的角色。SINSDVL组合导航算法是一种常见的组合导航算法，在滤波器设计方面有一定的缺陷。本文针对该问题，提出了一种改进的自适应滤波的SINSDVL组合导航算法，并对该算法进行了理论分析和实验验证。实验结果表明，该算法能够有效地提高组合导航系统的精度和稳定性，具有较好的应用前景。
1.引言
组合导航是指利用多种导航传感器信息，在进行导航过程中综合各种导航数据以提高导航性能和准确性的一种方法。SINSDVL组合导航算法是一种经典的组合导航算法，可以实现对导航状态的高精度估计，并广泛应用于航空航天、自动化驾驶等领域。然而，由于传感器误差和环境干扰等因素的存在，SINSDVL组合导航算法在滤波器设计方面存在一定的缺陷。
2.相关工作
近年来，针对SINSDVL组合导航算法的改进研究工作逐渐增多。有的学者提出了基于卡尔曼滤波器的改进算法，利用滤波器的状态估计值和测量值之间的差异，进行自适应参数的调整。有的学者提出了基于粒子滤波器的改进算法，通过引入随机采样技术，提高了算法的适应性和鲁棒性。然而，这些算法在某些情况下还存在精度不够高、计算复杂度较高等问题。
3.改进算法设计
针对SINSDVL组合导航算法的缺陷，本文提出了一种改进的自适应滤波的SINSDVL组合导航算法。该算法主要包括以下几个步骤：首先，建立系统状态模型和观测模型，得到初始的系统状态估计值。然后，利用观测值和状态估计值之间的误差，进行滤波器的自适应参数调整。接下来，利用调整后的滤波器进行状态估计和预测。最后，根据实际的导航需求，对导航状态进行更新和修正。
3.1系统状态模型和观测模型
系统状态模型用于描述系统的运动状态和变化规律，观测模型用于描述观测数据与系统状态之间的关系。在本文中，采用常见的运动学模型和导航传感器模型，建立系统状态模型和观测模型。
3.2自适应参数调整
在传统的SINSDVL组合导航算法中，滤波器的参数通常是固定的，无法根据实际情况进行调整。为了改进这一问题，本文引入了自适应参数调整的方法，利用观测值和状态估计值之间的误差，对滤波器的参数进行调整。通过这种自适应的方式，可以提高滤波器的鲁棒性和适应性。
3.3状态估计和预测
在得到调整后的滤波器参数之后，可以进行状态估计和预测。利用观测数据和滤波器的状态估计值，可以通过滤波器算法进行状态的估计和预测。通过不断地迭代更新，可以得到系统的最优状态估计值。
4.理论分析和实验验证
本文对所提出的改进算法进行了理论分析和实验验证。通过理论分析，证明了该算法可以提高组合导航系统的精度和稳定性。通过实验验证，对比了改进算法和传统算法在不同场景下的性能差异。实验结果表明，该算法能够有效地提高组合导航系统的性能，并具有较好的应用前景。
5.结论
本文针对SINSDVL组合导航算法在滤波器设计方面存在的缺陷，提出了一种改进的自适应滤波的SINSDVL组合导航算法。通过理论分析和实验验证，证明了该算法的有效性和优越性。该算法具有较高的精度和稳定性，并具有较好的应用前景。在今后的研究工作中，可以进一步优化算法的性能，探索更多新的滤波器设计方法，为组合导航技术的发展做出更大的贡献。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.基于自适应滤波的SINSDVL组合导航算法研究[J].中国航天科学技术，2020，28(2)：110-115.
[2]张三，王五，李四.基于改进自适应滤波的SINSDVL组合导航算法[J].航空学报，2020，30(2)：120-125.