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申请/专利权人：浙江工业大学;赛克思液压科技股份有限公司
摘要：本发明提供了RTKINS紧组合导航的自适应抗差滤波方法及系统，属于通信技术领域。本发明通过INS预测位置计算载波相位双差值，并计算预测残差马氏距离的平方后进行卡方检验，判断该历元观测向量中是否包含粗差并根据最小可探测偏差剔除粗差，同时，在滤波前还根据INS机械编排结果是否满足运动学约束来调整抗差因子与自适应因子的计算顺序，并且，还根据卫星观测数量是否充足来选择多因子和单因子自适应滤波方式，减少了模糊度参数整数特性的破坏，不仅能具备INS短时高精度的特点，减少了漏检和误检的可能性，还能减少INS对动力学模型造成的干扰，提高系统的鲁棒性与定位精度，提高了组合导向系统的动态环境适应能力，提升导航性能。
主权项：1.RTKINS紧组合导航的自适应抗差滤波方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤S1，卡尔曼滤波状态一步预测；建立RTKINS紧组合离散状态空间模型，根据卡尔曼滤波公式进行状态一步预测，利用GNSS观测向量与状态预测向量计算预测残差向量与预测残差协方差矩阵；步骤S2，粗差探测与剔除；利用INS机械编排结果构造预测残差向量，并求预测残差马氏距离的平方，对其进行卡方检验，若检验结果落在置信区间外，则检验每一个观测向量，确认是否包含粗差，实现粗差探测，并剔除包含粗差的观测向量；步骤S3，满足运动学约束判断；判断车辆是否满足运动学约束，若满足，则先计算抗差因子再计算自适应因子，反之则先计算自适应因子再计算抗差因子，且在观测数量充足时采用多因子自适应方式，在观测数量不足时采用单因子自适应方式，并根据自适应因子和抗差因子构造观测等价权矩阵与状态预测向量自适应协方差矩阵；步骤S4，卡尔曼滤波估计，并反馈修正预测状态向量；根据观测等价权矩阵与状态预测向量自适应协方差矩阵更新卡尔曼滤波增益，得到卡尔曼滤波最优估计，并对预测状态进行反馈修正，提高组合导航定位精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 赛克思液压科技股份有限公司 RTK/INS紧组合导航的自适应抗差滤波方法及系统
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