一种自适应扩展卡尔曼滤波在无人直升机导航系统中的应用

杜佳新

中国直升机设计研究所

精准的导航信息对于无人直升机稳定飞行控制起着重要的作用。针对惯性导航系统由于惯性测量元件产生的误差会随着导航解算的过程不断累积的问题，通过全球定位系统进行组合导航，以四元数法为基础建立惯性导航系统的非线性误差模型。同时针对实际系统中噪声信号统计特性不完全会干扰滤波精度而影响误差估计的问题，提出一种自适应扩展卡尔曼滤波方法，该滤波方法可以在线估计噪声特性以此保证滤波精度。仿真结果表明，该滤波方法可以提高组合导航系统的性能。

无人直升机由于具有可以在空中实现悬停、低空域飞行以及低速持续飞行的特点，在森林救火、军事侦察、环境勘探、农业种植等军用和民用领域有着广泛的应用。无人直升机可以减小自身受飞行环境的影响，满足在各种复杂环境下完成飞行任务。无人直升机通过姿态解算获取当前的姿态值，并将当前的姿态值作为反馈输入给飞控系统，再进行控制律解算。因此，无人直升机能保持稳定飞行的必要条件之一就是精确的姿态解算。

无人直升机可以通过惯性导航系统（INS）获取当前的姿态信息。惯性导航系统具有自主性的特点，通过惯性测量单元即陀螺仪和加速度计、计算机和稳定平台组成。陀螺仪测量载体相对于惯性空间的角速度，加速度计测量载体相对于惯性空间的线加速度，再通过导航解算得到载体相对于某一基准坐标系的导航参数。……