组合导航系统几种滤波方法的分析比较及其性能评价 (1)

第14卷第6期 中国惯性技术学报 Vol.14 No.6 2006年12月 Journal of Chinese Inertial Technology Dec. 2006 文章编号：1005-6734(2006)06-0095-05

组合导航系统几种滤波方法的分析比较及其性能评价

钱华明1，雷艳敏1，谢常锁2

（1.哈尔滨工程大学 自动化学院，哈尔滨 150001；2.苍南盛泰电子科技有限公司，温州 325000） 摘要：介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法—如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波，并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足，最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真。仿真结果表明，非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法。 关 键 词：组合导航系统；集中卡尔曼滤波；联邦卡尔曼滤波；神经网络滤波 中图分类号：U666.1

文献标识码：A

Analysis compare and performance appraisal on filter

methods in integrated navigation system

QIAN Hua-ming1, LEI Yan-min1, XIE Chang-suo2

(1. Automation College, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China;

2. CangNanShengTai Electron Science and Technology Limited Company, Wenzhou 325000, China )

Abstract: Some filter methods in integrated navigation system were presented, such as the concentrated Kalman filter and the federal Kalman filter in traditional filter methods, and the neural network filter in the nontraditional filter methods. The paper analyzed the advantages and the disadvantages of traditional filter methods and nontraditional filter methods in theory, and made simulations for SINS/GPS integrated navigation system. Simulation results indicate that nontraditional filter algorithm is superior to traditional filter algorithm in some aspect.

Key words: integrated navigation system; concentrated Kalman filter; federal Kalman; neural network filter

0 引 言

近几年来对多传感器，特别是组合导航系统的安全、可靠性、定位的准确性、系统的容量要求越来越高，而且工作环境日益复杂。因此在复杂干扰环境下的信息融合是目前多传感器系统迫切需要解决的关键技术之一。经典的卡尔曼滤波技术已经非常成熟，用于组合导航系统的状态估计中能够获得比较好的效果。但是该方法对系统的模型要求比较严格，它要求能够提供系统精确的状态方程和量测方程，并且要求知道系统噪声和量测噪声的统计模型，即两者必须是均值为零、协方差已知的高斯噪声。若由于复杂环境所引起的对系统干扰噪声的统计特性无法获得准确值，则用经典卡尔曼滤波法得到的状态估计值就难以满足定位精度要求，甚至滤波器发散。Carlson提出一种分散卡尔曼滤波算法，利用信息分配原则能够实现多传感器信息的最优综合，并使整个系统具有较好的容错能力，从而获得整体上最优的性能。在某些方面弥补了集中卡尔曼滤波的不足，但是联邦卡尔曼滤波仍是基于精确的数学模型，只能处理线性问题。

为了克服传统滤波方法中的不足，特别是神经网络技术的迅速发展，使人们开始考虑用神经网络来解决组合导航系统中的滤波问题。神经网络具有分布式存储、并行处理和自学习能力，还具有很强的容错性和鲁棒性。利用神经网络的特性处理信号，可以避开模式识别方法中建模与特征提取过程，从而减小因模型不确定与特征选择不当引起的误差，并能实现实时识别，以提高系统性能。本文以SINS/GPS组合导航系统为例，对神经网络用于组合导航系统滤波的可行性和有效性进行了仿真验证。

收稿日期：2006-08-17；修回日期：2006-11-27

作者简介：钱华明（1965—），男，教授、硕士生导师，主要从事组合导航、信息融合和故障诊断技术研究。 电子邮箱：qianhuam@sina.com

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