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该文分析和总结了卡尔曼滤波在陆用导航系统中应用时一些基本的问题,包括系统滤波模型线性化、模型噪声统计特性问题、滤波稳定性、滤波的发散及其克服方法.卡尔曼滤波依赖于准确的系统模型和噪声统计特性,而实际系统中模型的不确定性是广泛存在的,同时噪声一般也是非平稳的随机过程,其统计特性是时变的.这些因素将大大影响卡尔曼滤波的估计效果,并可能造成滤波的发散.因此,滤波的鲁棒性受到了广泛的重视,并出现了多种鲁棒卡尔曼滤波算法.该文结合陆用导航系统中的应用问题,重点分析和研究了几种典型的鲁棒卡尔曼滤波算法,包括保二次型代价鲁棒卡尔曼滤波.H<∞>鲁棒卡尔曼滤波、值集鲁棒卡尔曼滤波和区间鲁棒卡尔曼滤波.前三种鲁棒滤波算法和鲁棒控制理论有着紧密的联系,每一种算法都对应于一类不确定性的描述和相应的滤波性能指标.区间卡尔曼滤波和标准卡尔曼滤波有着完全相同的算法结构和线性最小方差的估计特性,区别在于用区间代数运算代替了普通的基于实数的代数运算.因此区间卡尔曼滤波适用于具有参数不确定性的系统,并可利用进化规划克服由于区间运算的保守性造成的滤波发散问题.寻北仪作为陆用导航系统静基座初始对准的专用设备,在存在有害基座运动的情况下寻北精度将显著降低.该文在总结了一些常用的基座扰动补偿技术的基础上,结合小波多尺度信号特征提取的思想,提出了一种基于多尺度小波变换的组合滤波方法,可以提高野外环境下寻北仪抗基座扰动的能力. 导航系统的误差模型是进行误差分析和滤波的基础.在综合相关文献结论的基础上,该文推导了惯导系统的通用误差模型,并讨论了建立惯导系统误差模型时应该考虑的一些基本问题.通常采用的线性误差模型只是该模型的一种特例.