基于指数加权平均的GNSS/SINS组合导航系统Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法

来源：大地测量与地球动力学杂志2024年第12期北京时间：

作者：林雪原, 孙炜玮

单位：1 山东外事职业大学人工智能学院，山东省威海市长江路788号，264500,2 海军航空大学，山东省烟台市，264001

摘要：测量噪声异常会导致GNSS/SINS组合导航系统滤波精度下降，甚至滤波发散。为解决该问题，首先提出适用于组合导航系统的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法SHAKF；然后根据滤波新息协方差的理论估计值及实际估计值构建控制因子，提出测量噪声均方差突变起始时刻及结束时刻的检测方法，构建基于指数函数变化规律的遗忘因子，进而提出基于指数加权平均的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波方法EWASHAKF；最后将EWASHAKF应用于GNSS/SINS组合导航系统，并进行仿真实验。结果表明，相对于SHAKF，EWASHAKF能够准确地跟踪测量噪声均方差的各种变化，进而提高组合导航系统的滤波精度。

关键词：Sage-Husa算法,组合导航系统,自适应卡尔曼滤波算法,控制因子,遗忘因子

基金资助：国家自然科学基金(62076249),山东省自然科学基金(ZR2020MF154)