基于自主完好性外推的鲁棒卡尔曼滤波算法研究
卫星导航固有的脆弱性使得卫星信号极易受到来自空间段、地面段以及用户段的干扰。这些干扰会产生不同类型的量测误差进而影响组合导航的服务性能。在已有的量测误差类型中,由于缓变误差最难被及时探测,因而被视为卫星导航服务过程中的一大隐患。为了降低缓变误差对卫星/惯性紧组合导航的影响、提升组合导航的服务性能,本文提出了一种基于接收机自主完好性外推(Autonomous Integrity Monitoring Extrapolation,AIME)的鲁棒卡尔曼滤波算法(AIME Based Robust Kalman Filter,ABRKF)。该算法利用AIME可以较快识别缓变误差的特性,有效的解决了鲁棒卡尔曼滤波(Robust Kalman Filter,RKF)对缓变误差不敏感的缺点。同时,通过设置鲁棒权重向量,ABRKF调整了滤波更新过程中的量测噪声,从而有效的减轻了缓变误差对组合导航系统影响。仿真结果证明：相比于RKF,本文提出的ABRKF算法可以有效抑制量测信息中的缓变误差,使紧组合导航的精度得到有效提升。
卫星/惯性紧组合导航 缓变误差 AIME
常琎 屈重君 连晓棠 战兴群
航空工业西安自控所,西安,中国,710061 上海交通大学航空航天学院,上海,中国,200240
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2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）