基于抗差EKF的GNSSINS紧组合算法研究

基于抗差EKF的GNSSINS紧组合算法研究摘要：针对GNSS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）在不同接收机、传感器、环境条件下的运动变化和测量误差的问题，提出基于抗差EKF（扩展卡尔曼滤波）的

EKFGNSSINS 基于抗差的紧组合算法研究 摘要： 针对GNSS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）在不同接收 机、传感器、环境条件下的运动变化和测量误差的问题，提出基于抗差 EKF（扩展卡尔曼滤波）的GNSSINS紧组合算法。该算法能够有效地提 高定位精度和鲁棒性，适用于航空器、舰船和车辆等应用。 关键词：GNSSINS、紧组合、抗差EKF 引言： GNSS和INS是目前最常用的导航装备，其基本原理分别是通过地 面的卫星信号（GNSS）和运动物体的运动状态（INS）来确定其位置。 因此，将两个系统结合起来可以提高定位的精度和鲁棒性。然而，实际 应用中由于不同的接收机、传感器、噪声和干扰等因素引起的运动变化 和测量误差会导致组合后的结果出现较大误差。为了解决这一问题，本 文提出一种基于抗差EKF的GNSSINS紧组合算法，以提高定位精度和 鲁棒性。 算法框架： 基于抗差EKF的GNSSINS紧组合算法框架如下图所示： 其中，红色部分为INS测量，绿色部分为GNSS测量，蓝色部分为 滤波部分。该算法采用紧组合方法，即将GNSS和INS的测量结果用 EKF进行融合，并消除其测量误差。其中，抗差技术是该算法的关键之 一，通过使用加权最小二乘法消除运动误差对定位结果的影响。 抗差EKF： 抗差EKF是扩展卡尔曼滤波的一种变体，它通过加权最小二乘法将 测量误差抵消，从而提高滤波精度和鲁棒性。具体的，抗差EKF可分为 以下步骤：