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GPSINS组合导航非线性滤波算法研究
GPSINS组合导航非线性滤波算法研究
摘要：GPS和INS是常见的导航手段，两种方式相辅相成，可以提高导航数据的精度和稳定性。但是GPS和INS都存在局限性，GPS容易受到信号遮挡、多径等干扰，INS存在漂移等问题。因此，研究GPS和INS的组合导航非线性滤波算法，可以有效提高导航精度和稳定性。
关键词：GPS、INS、组合导航、非线性滤波算法
1.绪论
GPS和INS是目前较为常见的导航手段，数十年来在航空航天领域得到广泛应用。GPS具有全球定位、高准确度、实时性等优势，但其存在受到信号遮挡、多径等干扰情况。INS可以测量导航系统的姿态、加速度、速度等信息，但是存在漂移等问题。因此，将两种方式结合起来，利用它们的优势互补，可以提高导航数据的可用性和精度。
组合导航是一种将GPS和INS的数据进行融合组合，从而得到更加精确的导航结果的方法。组合导航需要进行实时的数据融合，并对数据进行处理和滤波，以保证得到准确的导航结果。目前，研究GPS和INS的组合导航非线性滤波算法，是提高导航精度和稳定性的重要内容。
2.组合导航算法原理
组合导航算法是将GPS和INS的数据进行融合，从而得到更加准确的导航结果。在融合前，需要对INS数据进行预处理，消除可能存在的噪声、干扰和非线性误差。接着，将GPS和INS的数据进行融合，得到一个更加准确的导航结果。
具体的，组合导航算法主要包括预测阶段和校正阶段两个部分。预测阶段利用INS的数据进行航迹预测，并估计误差状态量，如位置、速度和姿态等。在校正阶段，利用GPS的数据对INS的预测进行校正，从而得到更加精确的位置、速度和姿态等信息。
3.组合导航非线性滤波算法
组合导航需要对大量的数据进行实时的数据处理和滤波，以提高导航数据的信噪比和可用性。因此，组合导航中常用的滤波算法主要包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波等。
在组合导航的滤波算法中，非线性滤波算法又是一个相对重要的研究内容。非线性滤波算法能够更加适应导航过程中存在的非线性误差和偏差，对导航数据的处理和滤波更加精确和可靠。
常用的非线性滤波算法有帮留滤波、扩展帮留滤波和无线电运动方程滤波等。帮留滤波算法可以适用于较小的误差角；扩展帮留滤波算法可以适用于更大的误差角；无线电运动方程滤波适用于较为复杂的导航场合。
4.结论
组合导航是目前常见的导航方式之一，可以利用GPS和INS的数据互相补充和融合，提高导航数据的精度和稳定性。在组合导航中，非线性滤波算法是一个相对重要的研究内容，可以更加精确地处理和滤波导航数据，提高导航的可用性和精度。因此，在未来的导航研究中，组合导航和非线性滤波算法的研究将更加重要和必要。