摘要
随着科学进步，导航定位技术越来越朝着更精准的方向发展，而在导航定位技术中主要采用的是惯性导航系统和GPS导航系统，而惯性导航系统的速度误差和位置误差能够随时间不断的积累，随着导航系统工作时间越长，定位精度就越差，针对这种短时精度高的系统在本文采用了GPS系统与惯性导航系统联合的方式进行定位研究，GPS（全球定位系统）是一种速度和位置误差不随时间积累但是短时精度低的系统，故将二者进行组合能够将惯性导航系统和GPS的优点集于一身，是目前研究中一种比较理想也比较常用的组合方式。 本文是以四旋翼无人机为载体进行组合导航定位系统的研究，而在定位研究过程中对组合导航系统的滤波算法设计和选择是至关重要的一部分，滤波算法的精度直接影响到后续定位的精准度。论文主要内容包括以下几个方面: (1)介绍了组合导航理论，建立了本文四旋翼无人机的组合导航的状态方程和量测方程，具体将状态方程建立为15维，量测方程建立为6维，采用SINS/GPS松组合模式。 (2)引入了一种改进的变分贝叶斯自适应滤波算法，并对该算法进行了基于四旋翼无人机应用场景的改进。在此基础上对该算法和常用Kalman滤波以及现有常用的自适应滤波进行了简单的仿真效果图对比，仿真验证改进后的算法比现有算法的精度更高。 (3)将改进后的算法运用到了四旋翼无人机的导航定位中，同时设计了轨迹发生器，对该算法的理论仿真提供模拟数据基础，针对模拟的应用场景，应用改进的变分贝叶斯自适应算法对四旋翼无人机导航信息的各种误差信息进行了仿真分析，并且再次进行了改进变分贝叶斯自适应滤波和经典Kalman滤波以及现有自适应滤波的效果对比，结果表明该算法在四旋翼无人机的应用中估计精度优于Kalman滤波和现有常用的自适应滤波，仿真结果验证了该算法的有效性。
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