论文摘要：INS/GPS/DNS组合导航不等间隔滤波算法研究

导航精度和可靠性是衡量现代导航系统优劣的性能指标，单一传感器的精度和可靠性难以满足现代导航系统的要求,因此多传感器组合导航成为必然。但是在实际应用中单传感器变周期量测输出、多传感器量测输出不匹配，降低了滤波器的精度、破坏了滤波器的收敛性。同时，导航系统受多方面干扰的影响，系统噪声经常是非高斯的，卡尔曼滤波精度受到影响。因此，本文针对量测信息不等间隔和噪声非高斯情形，采用不等间隔联合卡尔曼滤波算法和不等间隔联合H∞滤波算法对INS/GPS/DNS(惯性/卫星/多普勒)组合导航系统进行研究，并进行了仿真比较。 首先，通过对比捷联惯导系统、GPS导航系统和DNS导航系统各自的优缺点，选取了主导航系统，给出了INS/GPS/DNS组合导航系统的误差模型，讨论了信息不等间隔情况下的卡尔曼滤波，在已有的不等间隔联合卡尔曼滤波的基础上，研究了变周期采样情况下量测更新与时间更新的关系，给出了改进的不等间隔联合卡尔曼滤波算法。其次，讨论了噪声能量有界情况下的H∞滤波，并且给出了信息不等间隔情形下的联合H∞滤波算法。最后，分别对白噪声、有色噪声下的不等间隔联合卡尔曼滤波和不等间隔联合H∞滤波算法进行了仿真研究。结果表明，不等间隔联合卡尔曼滤波能够有效的解决量测输出信息为不等间隔的情况，但是有色噪声下的仿真结果仍较差；而不等间隔联合H∞滤波能够有效的解决噪声统计特性未知的情况，在有色噪声下，仿真结果好。 综上所述，本文所研究的不等间隔联合卡尔曼滤波算法和不等间隔联合H∞滤波算法都能有效的解决传感器量测输出不等间隔的情况，并且，不等间隔联合H∞滤波算法在有色噪声的情况下能能取得较好的结果，本文采用的导航算法能够满足导航精度要求，具有重要的实用价值。

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