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抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的应用
标题：抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的应用
摘要：
抗差自适应（RobustAdaptive）扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种有效的滤波器，可以应用于集成导航系统（INSGNSS）的紧组合中，以提高导航精度和鲁棒性。本文针对抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的应用进行研究，通过介绍INSGNSS系统和EKF滤波器的基本原理，探讨了抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的关键技术和应用场景，并通过实验结果验证了其有效性和优势。
1.引言
INSGNSS是一种基于惯性导航系统（INS）和全球卫星导航系统（GNSS）的集成导航系统。INS具有高频率、高精度的测量能力，但是无法长时间保持稳定；GNSS则能够提供全球范围内的位置和速度信息，但是存在误差和不可用性。将两种系统进行集成，可以充分利用它们的优势并相互补充，提高导航精度和鲁棒性。
2.INSGNSS系统
INSGNSS系统由惯性测量单元（IMU）和GNSS接收机组成。IMU通过测量加速度和角速度来估计位置、速度和姿态，具有高频率的连续性测量能力。GNSS接收机通过接收卫星信号来计算接收机的位置和速度，具有全球覆盖的优势。INSGNSS系统通过融合IMU和GNSS的测量结果，可以提高导航的准确性和稳定性。
3.EKF滤波器
EKF是一种基于卡尔曼滤波器原理的递归状态估计算法，用于对系统的状态进行估计和预测。EKF通过将系统的测量结果与先验状态进行比较，然后通过加权平均进行更新，从而得到校正后的估计状态。然而，EKF对测量误差和模型误差较敏感，容易受到异常数据的影响。因此，引入抗差自适应技术可以有效地提高EKF的鲁棒性。
4.抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的关键技术
4.1状态误差模型：
INSGNSS紧组合中的状态误差模型是EKF的核心，它描述了系统的状态变化和不确定性。通过对状态误差模型的建立和优化，可以提高EKF的滤波精度和鲁棒性。
4.2测量更新策略：
EKF通过将测量结果与先验状态进行比较，并根据观测矩阵进行加权平均，来更新估计状态。抗差自适应EKF引入了鲁棒性加权因子和残差阈值来抑制异常数据的影响，从而增强了滤波器的鲁棒性。
4.3鲁棒性加权因子：
鲁棒性加权因子根据观测残差的分布信息来进行自适应调整。对于符合高斯分布的正常数据，鲁棒性加权因子接近1；对于异常数据，鲁棒性加权因子接近0，从而使滤波器更加鲁棒。
5.抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的应用场景
5.1多路径效应的抑制：
GNSS信号容易受到多路径效应的影响，产生测量误差。抗差自适应EKF可以通过鲁棒性加权因子和残差阈值来抑制多路径效应的影响，提高GNSS测量的准确性。
5.2飞行器姿态估计：
飞行器的姿态估计是INSGNSS系统中的一个重要任务。通过将IMU和GNSS的测量结果进行融合，抗差自适应EKF可以有效地提高姿态估计的准确性和稳定性。
6.实验验证
通过使用真实的INSGNSS数据进行实验验证，比较抗差自适应EKF和传统EKF的性能差异。实验结果表明，抗差自适应EKF在处理异常数据和提高导航精度方面具有明显优势。
7.结论
抗差自适应EKF是一种有效的滤波器，可以应用于INSGNSS紧组合中，提高导航精度和鲁棒性。通过对抗差自适应EKF在INSGNSS紧组合中的关键技术和应用场景进行研究，并通过实验证明了其有效性和优势，为INSGNSS系统的设计和应用提供了有益的参考。
参考文献：
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