朱立新，孟 䶮

（1.解放军电子工程学院，安徽 合肥30037；2.解放军72671部队，山东 济南250022）

于二维状态，即n=2，有：

0 引言

GPS／INS组合导航系统克服了各自缺点，使组合后的导航精度高于两个系统单独工作的精度［1］。当接收机进行大角度运动，或是在城市、峡谷等复杂环境中，卫星信号容易受到遮挡或者干扰［2］，此时以伪距和伪距率为观测量的GPS／INS紧组合能够利用少于4颗卫星提供的观测值来使组合模式得以维持［3］。

针对GPS／INS 紧组合导航模型的非线性特点，采用状态方程为线性，量测方程为非线性的线性／非线 性 混 合 模 型［4］。EKF（Extended Kalman filter，扩展卡尔曼滤波）和UKF（Unscented Kalman filter，无迹卡尔曼滤波）是典型的非线性滤波，EKF将非线性方程按泰勒级数展开，取一阶截断作为原方程的近似。这种方法虽然能够在一定程度上解决非线性系统的状态估计问题，但存在明显缺点：首先，略去了高阶项，带来了截断误差，这种截断误差严重影响估计精度；其次，需要计算雅克比矩阵，在方程非线性程度比较高时该矩阵的求取十分复杂，甚至难以得到。UKF的计算量和EKF相当，性能上优于EKF，且无需计算雅可比阵，其应用领域不断扩展；但UKF 在进行迭代滤波过程中需要矩阵分解和求逆运算，UKF状态估计协方差矩阵难以保持正定性。

本文针对以上问题，在GPS／INS 紧组合导航卫星信号缺失情况下，提出了基于强跟踪滤波理论和均方根策略的容积卡尔曼滤波算法。

1 GPS／INS紧组合模型

卫星信号正常情况下，紧组合是组合程度较深的组合方式，其主要特点是GPS接收机和惯性导航系统相互辅助。……