基于改进自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法研究

摘要

针对水下长航时捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合定位精度问题进行研究,提出了一种改进的自适应滤波的方法.建立了SINS/DVL组合导航模型,通过对比经典Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在SINS/DVL组合导航系统应用时存在的问题,利用失准时的新息对先验状态均方误差矩阵进行自适应调节,解决DVL数据突变后新息协方差严重偏离实际的问题.进行了约10h仿真试验,结果表明:当DVL噪声突然增加到原来的10倍时,改进的自适应滤波算法相对于经典Kalman滤波提高了精度,且性能优于改进的Sage-Husa自适应滤波.