改进的自适应滤波算法在BDS/INS组合导航中的应用

摘要

针对目前北斗与惯性导航系统的组合导航系统的导航性能和鲁棒性较差,基于衰减因子和噪声加权的自适应卡尔曼滤波技术,研究了组合导航系统在不确定性噪声干扰下的组合新算法.并在M atlab中进行了仿真实验,通过对比传统卡尔曼滤波技术,验证了新算法的有效性.并在M atlab中进行了无人机数据后处理实验.结果表明,改进的自适应滤波算法可以有效地降低不确定性干扰对组合导航系统的影响,从而提高了系统的导航性能和鲁棒性.