【摘 要】
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针对传统北斗/惯导组合导航系统进行信息融合时未考虑估计源之间的相关性而不能保证融合一致性的问题,提出一种分离协方差交叉滤波（split CIF）组合导航信息融合算法。该算法将误差协方差矩阵分离为相关部分和独立部分分别进行处理,实时更新最优滤波增益并通过量测信息获得一致性融合估计,改善了融合相关数据时造成滤波过度收敛的问题。此外,在高精度组合导航中,杆臂误差是一个重要误差源,组合导航时会造成导航定位
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62101504）；
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针对传统北斗/惯导组合导航系统进行信息融合时未考虑估计源之间的相关性而不能保证融合一致性的问题,提出一种分离协方差交叉滤波（split CIF）组合导航信息融合算法。该算法将误差协方差矩阵分离为相关部分和独立部分分别进行处理,实时更新最优滤波增益并通过量测信息获得一致性融合估计,改善了融合相关数据时造成滤波过度收敛的问题。此外,在高精度组合导航中,杆臂误差是一个重要误差源,组合导航时会造成导航定位精度严重下降,通过静态杆臂测量并对惯导更新信息进行杆臂误差补偿的方法降低杆臂效应影响,进一步提升导航定位精度。仿真结果表明:考虑杆臂误差补偿的split CIF对杆臂估计具有较好的准确性且具有较高的导航精度,其中东向速度误差精度最大为0.04 m/s,纬度误差精度最大为0.5 m。与补偿后的卡尔曼滤波相比,误差精度分别提高了80%和98%;与扩展卡尔曼滤波相比,误差精度分别提高了67%和97%。
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