基于自适应卡尔曼滤波的导航信息融合方法

针对组合导航系统在测量噪声未知的情况下,常规自适应卡尔曼滤波方法的实时性难以满足的问题,提出了一种实时的自适应卡尔曼滤波方法。该方法通过一个简单的指数函数实时调节卡尔曼滤波模型中的测量噪声协方差矩阵,将测量噪声的理论协方差矩阵与实际协方差矩阵的差值作为指数函数的输入,将函数的输出值与上次测量噪声的协方差矩阵之和送入卡尔曼滤波器中进行模型递推,使模型的测量噪声逐渐逼近真实水平。组合导航系统信息融合时,将每一个传感器的测量信息送入RAKF模型中进行信息融合,最终得到组合导航系统的定位信息。从仿真结果可以看出该方法具有较强的自适应性,不但实时性好,而且精度高,是一种简单实用的组合导航信息融合方法。