卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

作者：李睿佳; 李荣冰; 刘建业; 熊智

来源：系统仿真学报, 2010, S1: 75-78.

DOI：10.16182/j.cnki.joss.2010.s1.039

• 惯性导航系统
• 全球定位系统
• 事后信息融合
• 卡尔曼滤波
• 固定区间最优平滑 INS
• GPS
• off-line data fusion
• kalman filter
• RTS fixed-interval smoothing

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。

• 出版日期2010
• 单位南京航空航天大学