基于多重渐消因子改进的组合导航算法OA

在组合导航过程中,传统Sage-Husa自适应滤波因外部干扰常出现滤波精度下降甚至发散的问题。为此,本文提出一种基于多重渐消因子改进的卡尔曼滤波组合导航算法,通过多重渐消因子动态调节预测状态协方差矩阵,以抑制高动态环境下的滤波异常。同时,依据不同状态分量的误差特性构建控制因子,并结合测量噪声异常判别条件,修正异常噪声对组合导航系统的影响。仿真结果表明,该算法应用于GNSS/SINS组合导航系统时,能精准跟踪各状态分量的测量噪声变化,有效抑制滤波发散,提升系统的稳定性和滤波精度。