改进抗差自适应EKF算法在GNSS/INS组合导航中的应用

在车载 GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一.然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化.针对该问题,提出一种双窗口 Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法.采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波.利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析.实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天 3 个方向上位置精度分别提升 35.78％、38.94％、66.00％,位置均方根误差达到 0.70 m、0.69 m、1.16 m.