基于扩展H∞滤波的SINS/AMM机载组合导航技术

研究了飞机运动模型(aircraft motion model, AMM)与中、低精度捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)相融合的组合导航技术。针对由于气动系数的不准确所导致的系统方程的不确定性以及观测方程和噪声的不确定性问题,提出采用基于极小极大准则的扩展H∞滤波(extended H∞ filter, EHF)方法用于组合导航系统的数据融合。以某小型固定翼无人机为研究对象,分别从时域、频域的角度进行仿真实验的验证与分析。实验结果表明,在SINS/AMM组合导航过程中,与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)相比,EHF具有更好的鲁棒性,并且可以提高35%左右的导航精度。