把无迹卡尔曼滤波应用在惯性导航系统

资 源 简 介

把无迹卡尔曼滤波应用在惯性导航系统

详 情 说 明

无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种适用于非线性系统的状态估计算法，相比于传统的扩展卡尔曼滤波（EKF），它通过无迹变换（UT）避免了复杂的雅可比矩阵计算，提高了估计的精度和稳定性。在惯性导航系统（INS）中，UKF可有效估计和补偿导航误差，提升定位精度。

### 问题背景 惯性导航系统通过加速度计和陀螺仪测量载体运动，但由于传感器噪声、漂移和初始对准误差，导航信息会随时间累积误差。传统的卡尔曼滤波基于线性化模型，但在高动态或强非线性条件下，EKF可能失效。UKF通过采样点逼近非线性分布，更适合处理INS中的非线性误差模型。

### UKF在INS中的应用思路 状态变量选择：通常包括位置、速度、姿态误差，以及传感器零偏等。 无迹变换：选取一组Sigma点，通过系统非线性模型传播，计算均值和协方差。 测量更新：结合GPS或其他外部观测数据，修正状态估计。 误差补偿：将估计的误差反馈到导航解算中，抑制误差累积。

### 优势与挑战 优势：无需线性化，精度更高；对初始误差和噪声统计特性不敏感。 挑战：计算量略大于EKF；需合理设计Sigma点采样策略。

UKF为惯性导航提供了一种鲁棒的状态估计方法，尤其在GPS拒止环境下，能有效延长自主导航时间。未来可结合深度学习进一步优化噪声建模和参数自适应调整。