专利名称：一种基于反向导航的Kalman滤波算法的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种反向组合导航算法,特别是反向惯性/GPS(Global PositioningSystem)组合导航算法。
背景技术：
通常的惯性/GPS组合导航算法是对测量数据构成的时间序列进行由前向后的实时正向处理，而POS(Position and Orientation System)存储了整个任务过程中的量测数据。针对POS的事后处理过程无实时性要求且所有量测数据都已知的特点，可通过反向导航对POS存储的量测数据进行由后向前的事后处理，从而为提高POS的精度开辟一条新路径，同时拓展Kalman滤波系数应用范围。
发明内容
本发明的目的在于提供一种反向惯性/GPS组合导航算法，对POS存储的惯性、GPS量测数据反序，在反序过程中同时对陀螺仪的测量值取反号，进行由后向前的反向导航解算，并利用Kalman滤波技术实现惯性/GPS组合导航。本发明是这样实现的一种基于反向导航的Kalman滤波算法，是一种对导航信息数据进行后处理Kalman滤波算法，其中，在滤波过程中，使用如下所述的方程式反向惯导系统的姿态矩阵和速度、位置的更新方程为
权利要求
1. 一种基于反向导航的Kalman滤波算法，是一种对导航信息数据进行后处理Kalman 滤波算法，其特征在于在滤波过程中，使用如下所述的方程式反向惯导系统的姿态矩阵和速度、位置的更新方程为
全文摘要
本发明涉及一种反向组合导航算法，公开了一种基于反向导航的Kalman滤波算法。目的在于提供一种反向惯性/GPS组合导航算法，对POS存储的惯性、GPS量测数据反序，进行由后向前的反向导航解算，并利用Kalman滤波技术实现惯性/GPS组合导航。通过建立反向惯性导航的姿态矩阵和速度、位置的更新方程，给出了速度、位置和姿态角的误差方程，并在此基础上选择了反向Kalman滤波器的状态量和观测量，进而给出反向Kalman滤波器的滤波模型。对惯性/卫星数据进行时间序列上由后向前的反向处理后，即可根据本发明提供的方法进行反向惯性/GPS组合导航，此方法的优点在于提供了一种新的后处理方式，为提高POS的精度开辟了一条新路径，同时拓展Kalman滤波系数应用范围。
文档编号G01C21/20GK102997921SQ201110273048
公开日2013年3月27日 申请日期2011年9月15日 优先权日2011年9月15日
发明者尚克军, 李文耀, 周东灵, 张勤拓, 扈光锋, 刘辉, 周祖洋, 邱宏波, 刘峰 申请人:北京自动化控制设备研究所