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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118258387A
主分类号：G01C21/16
分类号：G01C21/16;G01C21/00;G01C21/08;G01C21/02;G01C21/20
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导天文地磁地形多源融合方法，属于无人机导航领域。包括：根据捷联惯导系统的误差方程建立状态方程；根据惯性导航系统、天文导航系统、地形导航系统得到的姿态和位置分别建立姿态量测矢量、第一位置量测矢量、第二位置量测矢量；利用姿态量测矢量、第一位置量测矢量和第二位置量测矢量作为量测量输入到状态方程进行自适应联邦滤波，得到姿态误差、速度误差和位置误差的估计值；使用估计值对惯性导航系统解算的结果进行校正。本发明通过融合多种导航传感器的数据，可以充分利用各自的优点，弥补各传感器的不足，并提高整个导航系统的精度。
主权项：1.一种基于自适应滤波的长航时无人机惯导天文地磁地形多源融合方法，其特征在于步骤如下：步骤1：根据捷联惯导系统的误差方程，将姿态误差角τa、速度误差τv、位置误差τp、陀螺随机常值漂移εb、加速度计随机常值误差▽b构成15维状态量，建立状态方程；步骤2：建立三个量测方程：将惯性导航系统得到的姿态矢量和天文导航系统得到的姿态矢量作差，得到姿态量测矢量；将惯性导航系统得到的位置矢量和地形导航系统得到的位置矢量作差，得到第一位置量测矢量；将惯性导航系统得到的位置矢量和地磁导航系统得到的位置矢量和位置矢量作差，得到第二位置量测矢量；步骤3：利用姿态量测矢量、第一位置量测矢量和第二位置量测矢量作为量测量输入到状态方程进行自适应联邦滤波，得到姿态误差τa、速度误差τv和位置误差τp的估计值；所述自适应联邦滤波将Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法和强跟踪滤波的思想进行结合，采用新息序列的平方和大小作为判据，对联邦滤波算法进行改进并实现自适应滤波，实时估计系统噪声和观测噪声；步骤4：利用姿态误差τa、速度误差τv和位置误差τp的估计值，对惯性导航系统解算的结果进行校正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于自适应滤波的长航时无人机惯导/天文/地磁/地形多源融合方法
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