基于SVD的R-T-S最优平滑在机载SAR运动补偿POS系统中的应用

机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态系统(POS)的导航精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度和数值稳定性,提出将基于奇异值分解(SVD)的Rauch-Tung-Striebel(R-T-S)最优固定区间平滑应用于POS后处理中。在基于SVD的前向卡尔曼滤波(KF)的基础上,进行了基于SVD的后向R-T-S最优固定区间平滑,获得位置、速度和姿态的最优估计。该方法将原算法中均方误差阵进行奇异值分解,不仅具有很好的数值稳定性和鲁棒性,而且避免了矩阵的求逆。半物理仿真结果表明,该方法在导航精度和数据平滑度上明显优于目前工程中应用的KF,是一种有效的事后处理方法。