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基于GPSINS紧组合导航的UKF和CKF滤波精度分析
一、引言
随着全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）技术发展的迅速，组合导航系统已广泛应用于车载导航、航空导航、船舶导航等领域。组合导航系统是通过利用多个导航传感器信息进行融合，提高导航定位的精度和可靠性。GPSINS紧组合导航系统是一种常用的组合导航系统，它将GPS和INS进行紧密的整合，利用GPS观测量校正INS系统的漂移，提高导航精度。虽然GPSINS紧组合导航系统有很好的性能，但由于传感器误差、环境干扰等原因，导航误差时常发生。因此，为了提高组合导航系统的精度，需要采用滤波算法进行优化和校正，其中最常用的滤波算法是基于卡尔曼滤波理论的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。
二、GPSINS紧组合导航系统
GPSINS紧组合导航系统是一种基于GPS和INS整合的导航系统，它将GPS和INS测量数据进行紧密整合，从而提高定位和导航的准确性和可靠性。GPS测量系统是一种基于卫星的全球定位系统，能够提供位置、速度和时间等信息，但存在信号遮挡和信号多路径等问题，导致测量精度不够高。INS系统则是一种基于加速度计和陀螺仪测量物体运动状态的设备，能够提供角速度、角度和加速度等信息，在GPS信号不好或遮挡时仍然能够提供精确的导航信息。GPSINS紧组合导航系统通过利用INS系统的高精度导航信息对GPS信号进行校正，从而提高导航定位的准确性和可靠性。
三、滤波算法
滤波算法是对导航系统测量误差进行优化和校正的重要手段。现有的滤波算法包括经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等。卡尔曼滤波是一种线性系统的最优估计方法，但对于非线性系统需要通过扩展卡尔曼滤波进行处理。无迹卡尔曼滤波则是通过一种无迹变换方法，将非线性系统转化为线性系统进行处理，从而提高滤波精度和可靠性。
四、UKF与CKF滤波精度分析
UKF和CKF是目前使用较多的基于卡尔曼滤波理论的滤波算法。UKF通过一种无迹变换方法，将非线性系统转化为线性系统进行处理。CKF则是基于多项式方法进行滤波求解。UKF与CKF相比，UKF具有更好的滤波精度。其原因主要有以下几点：
1.UKF采用无迹变换降低非线性系统对滤波精度的影响；
2.UKF采用加权平均方法进行估计，具有更高的精度和可靠性；
3.UKF还采用高斯分布进行变量的采样，从而减少采样误差。
因此，UKF相比于CKF具有更优秀的滤波精度和鲁棒性。
五、结论
GPSINS紧组合导航系统是一种有效的导航系统，它能够将多个传感器的信息进行整合，提高导航精度和可靠性。滤波算法是优化和校正导航误差的重要手段，其中UKF是一种常用的滤波算法，具有更好的滤波精度和鲁棒性。在GPSINS紧组合导航系统中，采用UKF进行滤波处理能够提高导航精度和可靠性。