自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研究 .pdfVIP

自适应抗差UKF在卫星组合导航中的理论与应用研

究

一、本文概述

随着科技的不断进步，卫星组合导航系统已成为现代导航技术的

重要组成部分。在各种复杂环境和动态条件下，如何提高导航系统的

精度和鲁棒性，一直是导航领域研究的热点和难点问题。本文旨在探

讨自适应抗差无迹卡尔曼滤波（UKF）在卫星组合导航中的理论与应

用研究，以期为提升导航系统的性能提供新的思路和方法。

本文将对卫星组合导航的基本原理和关键技术进行介绍，包括卫

星导航系统的工作原理、误差来源以及传统的滤波算法等。在此基础

上，重点分析无迹卡尔曼滤波（UKF）的基本原理和优点，并阐述其

在处理非线性、非高斯问题时的独特优势。

接着，本文将深入探讨自适应抗差UKF算法的设计和实现。分析

传统UKF算法在面临模型误差和噪声统计特性未知等挑战时的局限

性，然后提出自适应抗差UKF算法的设计思路，包括自适应调整滤波

参数、引入抗差机制等。同时，对算法的稳定性和收敛性进行分析，

为实际应用提供理论支持。

本文将通过仿真实验和实际数据验证自适应抗差UKF算法在卫

星组合导航中的应用效果。通过与传统滤波算法进行对比，展示自适

应抗差UKF算法在提高导航精度、鲁棒性以及适应性等方面的优势。

对实验结果进行分析和讨论，为未来进一步研究提供参考和借鉴。

本文旨在深入研究自适应抗差UKF算法在卫星组合导航中的理

论与应用，为解决导航系统在复杂环境下的性能优化问题提供新的方

法和思路。通过理论分析和实验验证，为卫星组合导航技术的发展和

应用推广提供有力支持。

二、卫星组合导航系统基础

卫星组合导航系统，融合了多种导航手段，旨在提高导航精度和

可靠性。其中，全球定位系统（GPS）、俄罗斯全球导航卫星系统

（GLONASS）、欧洲的伽利略系统（Galileo）以及中国的北斗卫星导

航系统（BDS）等是最为主要和成熟的卫星导航系统。这些系统通过

各自独特的卫星布局和信号体制，为全球范围内的用户提供位置、速

度和时间信息。

在卫星组合导航系统中，关键的技术在于如何有效地融合不同导

航系统的信息，以实现导航精度的提升和故障情况下的容错能力。其

中，卡尔曼滤波算法是一种广泛应用的融合算法，它能够通过对多个

导航传感器的信息进行加权处理，得到最优的导航解。然而，传统的

卡尔曼滤波算法在面对系统模型不确定性和观测噪声干扰时，其性能

会受到严重影响。

为了解决这个问题，自适应抗差卡尔曼滤波（UKF）算法被引入

到卫星组合导航系统中。UKF算法通过对系统状态进行非线性变换，

使得在非线性条件下也能实现较优的估计性能。同时，UKF算法还引

入了抗差机制，能够在观测数据受到污染或异常值时，通过调整权值

来降低这些不良数据对导航解的影响，从而提高系统的鲁棒性。

在卫星组合导航系统中应用自适应抗差UKF算法，不仅可以提高

导航精度，还可以增强系统的容错能力。特别是在复杂环境下，如城

市高楼林立区域、山区等地形复杂地区，以及信号受到干扰或遮挡的

情况下，自适应抗差UKF算法能够更有效地处理导航信息，保证导航

系统的稳定性和可靠性。

因此，对自适应抗差UKF算法在卫星组合导航系统中的理论与应

用进行深入研究，对于提高我国卫星导航系统的性能和可靠性，推动

卫星导航技术的应用和发展具有重要意义。

三、传统UKF算法及其在卫星组合导航中的应用

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种非线性滤波算法，它通过一组选

定的Sigma点来近似非线性函数的概率分布，从而避免了线性化误差。

UKF的核心思想是利用UT变换（UnscentedTransformation）对非

线性函数进行局部线性化，通过计算Sigma点的均值和协方差来逼近

非线性函数的统计特性。相比于扩展卡尔曼滤波（EKF）等传统的非

线性滤波方法，UKF在处理强非线性问题时具有更高的精度和稳定性。

Sigma点生成：根据UT变换生成一组Sigma点，这些点能够充

分反映状态向量的统计特性。

非线性变换：将生成的Sigma点通过非线性函数进行变换，得到

新的Sigma点集。

统计特性计算：根据新的Sigma点集计算变换后状态的均值和协

方差。

卫星组合导航是利用多个导航传感器（如GPS、GLONASS、BD