文献类型：期刊文章

作　　者：周朋进[1,2] 吕志伟[1] 丛佃伟[1] 高扬骏[1]

ZHOU Pengjin;LV Zhiwei;CONG Dianwei;GAO Yangjun(Information Engineering University,Zhengzhou 450000,China;Unit 66444 of PLA,Beijing 100042,China)

机构地区：[1]信息工程大学,郑州450000 [2]66444部队,北京100042

出　　处：《中国惯性技术学报》

基　　金：地理信息工程国家重点实验室开放研究基金项目(SKLGIE2015-M-2-5);国家自然科学基金(41604032)

年　　份：2019

卷　　号：27

期　　号：6

起止页码：771-777

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ^2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。

关 键 词：组合导航 快速强跟踪AUKF  状态Χ^2检测  信息融合

分 类 号：TN965.5]