应用EKF平滑算法提高GPS_INS定位定姿精度.pdf

《应用EKF平滑算法提高GPS_INS定位定姿精度》这篇文章主要探讨了如何在城市环境中，尤其是在GPS信号受阻（如长时间无法单独定位）的情况下，通过使用扩展卡尔曼滤波（EKF）和Rao-Tung-Striebel（RTS）平滑算法来提高GPS/INS（全球定位系统/惯性导航系统）组合定位定姿的精度。以下是对文章内容的详细解释： 1. **扩展卡尔曼滤波（EKF）**：EKF是一种非线性滤波方法，用于处理非线性系统的状态估计问题。在GPS/INS系统中，由于GPS信号和惯性传感器数据的非线性关系，EKF能够有效融合这两种信息源，以提供更准确的位置和姿态估计。 2. **RTS平滑算法**：Rao-Tung-Striebel平滑算法是一种固定区间平滑方法，它在后处理阶段利用所有可用的数据，对已有的滤波结果进行优化，从而提高定位定姿的精度。在GPS信号丢失的场景下，RTS平滑算法可以弥补滤波过程中的误差，提升整体性能。 3. **GPS/INS组合系统状态方程**：基于角惯导误差模型，文章构建了GPS/INS组合系统的状态方程。这个方程描述了系统状态（如位置、速度、姿态等）随时间的变化，考虑到惯性传感器的漂移和GPS的测量不确定性。 4. **基于位置、速度更新的量测方程**：量测方程是滤波算法的关键组成部分，它将GPS和惯性传感器的观测值转化为对系统状态的估计。在GPS信号中断的情况下，利用速度信息可以帮助维持定位定姿的连续性。 5. **实验结果**：通过模拟GPS信号失锁60秒的实验，应用RTS平滑算法处理GPS/INS组合数据，结果显示EKF平滑算法显著提高了城市遮挡环境下的定位定姿精度，特别是在GPS失锁时。这降低了对昂贵惯导系统的依赖，有利于降低成本。 6. **应用意义**：这种方法对于城市导航、自动驾驶、无人机飞行等需要精确定位和姿态估计的应用具有重要意义，特别是在GPS信号受到干扰或丢失的复杂环境下。 文章提出的EKF平滑算法和RTS平滑技术为解决城市环境中的GPS定位难题提供了新的思路，通过优化GPS/INS的融合策略，实现了在GPS信号不稳定情况下的高精度定位定姿，对于提升导航系统的可靠性与实用性具有实际价值。