组合导航系统中一种基于IMM-Kalman的数据融合方法

针对INS/GNSS组合导航系统中对传感器随机零偏动态估计的需求，本文提出了一种基于IMM-Kalman的数据融合方法。该算法基于IMM框架，通过模型概率更新，进行自适应系统模型选择，实现对传感器零偏的动态最优估计，提高组合导航系统数据融合精度。仿真验证表明：与常规算法相比，改进算法可以实现对传感器随机零偏的动态估计，提高姿态解算精度，将俯仰角和滚转角误差由0.26°和0.23°分别降至0.11°和0.04°;同时仿真了卫星失锁的情况，改进算法的应用，使INS独立导航时位置累积误差仅为21.8 m,较常规方法的42.2 m减少了近50%,进一步证明了算法的有效性。