摘要
GNSS/低轨/INS多源导航系统能够发挥不同导航传感器的优势,提高导航系统在复杂环境下的导航适应能力.多源导航系统在进行导航信息融合时,不同导航传感器计算量和复杂度不尽相同,不同传感器量测数据往往会带有不同程度的随机时延,进而对最终导航融合结果造成影响.因此GNSS/低轨/INS多源导航系统往往需要具备一定程度的容错抗时延能力.针对这一问题,本文首先在联邦滤波框架下设计GNSS/低轨/INS多源导航信息融合模型,然后设计了多传感器随机时延联邦滤波改进算法,最后对GNSS/低轨/INS多源导航系统进行综合仿真验证.仿真结果表明,本文所提出的抗时延多源导航系统能有效适应多传感器随机多步时延问题,速度估计精度能提高一个数量级,位置估计精度提高70%以上.
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