论文摘要：低成本系统的鲁棒非线性组合导航

MEMS惯性器件具有非线性、非高斯的随机误差，所以MEMS惯性导航系统难以独立完成航空飞行器的导航任务，必须与GPS等辅助导航系统进行组合导航，这已成为了航空导航的一个重要发展方向。本文采用现代误差建模和最优滤波理论方法，系统地开展了MEMS惯性器件与GPS的组合导航关键技术研究，论文完成的主要工作如下：针对MEMS惯性器件和GPS的误差特点，研究了MEMS惯性器件误差建模和去噪问题。首先，采用小波去噪方法消除MEMS惯性器件和GPS中的高频误差；然后，采用阿兰方差方法对MEMS惯性器件的低频误差进行建模；再将建好的误差模型应用于组合导航系统建模。计算机仿真结果表明，该方法将组合导航系统的初始对准精度提高了50%。针对MEMS- IMU/GPS 组合导航系统的非线性 、 非高斯性 ， 本文开展了包含EKF、UKF、PF、UPF在内的多种非线性滤波应用研究。首先研究了中心差分UKF、平方根UKF以及中心差分平方根滤波在MEMS-IMU/GPS 组合导航系统中的应用，当系统噪声为高斯白噪声时，仿真结表明，当初始失准角达到60°时， UKF 仍能得到较高的 精度 。针对于系统噪声非高斯的情况 ， 开展了PF、UPF的应用研究，仿真结果验证了PF和UPF对非高斯噪声的有效性。上述仿真中均考虑了GPS失锁和大失准角的情况。粒子滤波和无迹滤波虽然能够解决系统的非线性问题，但是不适用于系统模型和噪声统计特性存在不确定性的问题，有效的解决方法是采用H∞滤波。传统的H∞滤波通常是在EKF和UKF框架下设计的，当系统噪声不确定性增加时，这些滤波器中的 Cholesky矩阵分解是不稳定的。针对上述问题，本文提出了一种将H∞滤波与平方根 UKF相结合的方法，不需要进行Cholesky矩阵分解，将滤波的稳定性提高了40%。先进滤波方法与卡尔曼滤波相比具有计算量大的问题。因此，一些学者在车载导航的研究中提出了采用零速修正技术来切换卡尔曼滤波和粒子滤波，大幅的减小了系统滤波的计算量。本文在这种思路的基础上提出了一种适用于航空导航的基于载机航迹规划的滤波切换方法，根据航迹规划的高动态区域采用平方根UKF，在低动态轨迹区域采用EKF，仿真结果表明该方法将系统的计算量降低到原来的50%。传统惯导系统自对准通常采用小角度误差或者只是大航向失准较、小水平失准角的方法，本文研究了三个初始失准角均为大角度的惯导自对准方法，仿真结果表明，当初始失准角高达50°且没有任何外部辅助信息的情况下，采用本文的方法能够实现惯导的高精度自主对准。