汪益平 陈 帅 赵 琛 屈新芬

1.南京理工大学自动化学院，南京 210094 2.中国工程物理研究院电子工程研究所，绵阳 621000

强机动条件下的弹载深组合ARCKF滤波方法研究*

汪益平1陈 帅1赵 琛1屈新芬2

1.南京理工大学自动化学院，南京 210094 2.中国工程物理研究院电子工程研究所，绵阳 621000

针对弹道导弹飞行中GNSS/SINS深组合导航系统呈现的强机动、非线性特性，引入了基于三阶球面-径向准则的容积卡尔曼(CKF)非线性滤波方法。同时，提出了一种自适应抗差容积卡尔曼滤波(ARCKF)算法，该算法运用抗差M思想，调节量测噪声阵，以抵御系统观测异常扰动，采用自适应因子对协方差阵进行调节，进一步处理动态扰动引入的误差。实验结果表明，该滤波算法有效提高了组合导航的动态性能，在加速度达到60g的强机动仿真环境中，仍能保持较高的导航精度和跟踪性能。 关键词 弹道导弹；深组合；强机动；ARCKF

强机动、高动态环境下对载体进行导航定位是一个热点和难点问题，在军事应用中的地位尤其重要，已被国内外众多学者广泛关注。强机动、高动态条件下的导航定位难点主要有：惯性导航系统解算误差变大，对定位技术也提出了很高的要求；系统观测传递函数为强非线性，线性化误差导致系统发散，因此，对GNSS/SINS组合导航系统的非线性系统估计和滤波问题的研究具有重要的理论意义[1]。

迄今为止，在非线性估计领域尚没有一种“最好”的算法，必须根据具体应用场合和条件，在适用性、估计精度及计算量等各种指标之间综合权衡。……