[发明专利]一种基于最小偏度单形采样的自适应UKF组合导航方法

摘要

本发明公开了一种基于最小偏度单形采样的自适应UKF组合导航方法，属于导航技术领域。以SINS为主导航系统，GPS作为辅助导航系统的紧组合模型基础上，采用无迹卡尔曼滤波算法对系统进行滤波估计；以基于高斯分布理论的UT变换为核心，对系统的状态预测可达到三阶截断精度。本发明采用最小偏度单形采样策略替换传统UKF的对称采样策略，提高滤波的实时性，减小计算量；并且针对采样点的非局部效应，引入比例因子自适应地平衡状态方程预报信息与观测信息的权值，提高滤波精度。实验结果表明，本发明方法在不损失滤波精度的条件下，能够减少滤波时间，提高系统的实时性；且本发明方法简单，易于实现，具有较强的应用价值和推广前景。

主权项

一种基于最小偏度单形采样的自适应UKF组合导航方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)根据SINS和GPS的误差特性，建立起SINS/GPS紧组合误差模型，即状态方程和量测方程；(2)选取初始滤波值并设置初始比例因子α；(3)采用最小偏度单形采样的方法计算Sigma样本点和相应的权值并更新比例因子α＝αk|k‑1；(4)将计算得到的Sigma采样点通过状态函数求取Sigma点集的一步预测并计算系统状态量的一步预测和协方差矩阵P(k|k‑1)；(5)计算系统的状态更新和协方差更新P(k|k)。