高动态下紧耦合组合导航改进UKF滤波器设计

由于紧耦合导航系统模型为非线性模型,采用线性化滤波方法,线性化误差将影响组合导航的精度,高动态下影响更为明显。UKF(平淡卡尔曼滤波器)避免了非线性系统模型的线性化过程,具有较好的精度。但在高动态条件下,随着滤波迭代计算的进行,舍入误差的积累会引起均方误差矩阵失去非负定性甚至对称性,使滤波增益矩阵失去合适的加权作用从而导致滤波器的发散。提出一种UKF改进算法,将平方根滤波与UKF相结合,避免了高动态下的滤波发散问题。通过仿真比较,基于Potter平方根算法改进的UKF紧耦合导航系统在高动态情况下具有更好的精度及鲁棒性。