顾及组合导航闭环反馈的变分贝叶斯自适应滤波优化算法

• Published in: Ce hui xue bao Vol. 52; no. 5; pp. 725 - 737
• Main Authors: 李增科, 孙耀文, 陈昭冰, 赵龙, 高井祥
• Format: Journal Article
• Language: Chinese; English
• Published: Beijing Surveying and Mapping Press 20.05.2023; 江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116%中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116; 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116
• Subjects: Adaptive filters; Algorithms; Bayesian analysis; Closed loops; Data integration; Feedback; Global navigation satellite system; Inertial navigation; Iterative methods; Mathematical analysis; Navigation systems; Noise measurement; Optimization; Time measurement; 变分贝叶斯; 闭环反馈; 自适应滤波; 组合导航
• ISSN: 1001-1595; 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2023.20210689

多传感器组合的方式可以较好地应对全球导航卫星系统信号被遮挡、干扰等情况下的导航定位问题, 滤波方法是导航定位中将多源数据融合最常使用的方法之一。在滤波过程中, 组合导航的系统噪声和量测噪声无法实时精确地测定, 常通过自适应滤波的方法进行时间更新和量测更新的平衡解算。贝叶斯自适应滤波方法在很多时候具有较好的效果, 但是和其他的自适应滤波方法一样, 该类方法都需要进行自适应因子的选取。本文根据组合导航对于实时性要求及其闭环反馈的特殊性, 在变分贝叶斯自适应滤波的基础上进行了算法的优化, 给出了一种调节因子的动态计算方法, 并以GNSS和惯性导航系统组合系统为例, 通过模拟和实测试验进行验证。试验结果表明, 本文算法不需要通过迭代计算的方法就可以获取高精度组合结果, 提升了计算效率; 对于真实的动态场景中, 本文算法的调节因子动态自适应确定, 结果更具有优越性。