一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法

摘要

本发明涉及导航定位与深度学习技术领域，具体公开了一种改进的衍生容积卡尔曼滤波组合导航方法，根据紧组合模型建立状态方程和量测方程，将伪距测量进行二阶泰勒展开，减少线性化截断带来的量测模型。对SINS和GPS组合导航系统初始化；在时间更新过程中，令CKF采用与KF相同的方式滤波，避免了拥有线性特征的状态方程容积变换而产生额外的计算，在量测更新中，采用容积点计算预测值及其协方差、状态预测值与量测值间的互协方差，保证了CKF处理非线性滤波问题的优良特性并解决了紧组合系统的冗余计算问题。本发明能提高系统的滤波精度，提高滤波器对系统状态的跟踪能力，提高系统状态的实时性，增强SINS/GPS组合导航系统的鲁棒性。