第43卷第3期2023年6月弹箭与制导学报JournalofProjectiles，Ｒockets，MissilesandGuidanceVol.43No.3Jun.2023DOI:10．15892/j．cnki．djzdxb．2023．03．001收稿日期:2023－02－08基金项目:山东省重点研发计划(2020CXGC010701);山东省自然基金(ZＲ2020MF154，ZＲ2016FM28);高层次人才科研启动项目(KJＲC2022009)资助作者简介:孙玉梅(1974—)，女，教授，硕士，研究方向:导航新技术、智能检测和信息处理。通信作者:潘新龙(1983—)，男，副教授，博士，研究方向:信息融合及导航新技术。引用本文:孙玉梅，潘新龙，王美春．基于VB-AUKF的GNSS/SINS组合导航信息融合算法［J］．弹箭与制导学报，2023，43(3):1-8．SUNYumei，PANXinlong，WANGMeichun．InformationfusionalgorithmofGNSS/SINSintegratednavigationsystembasedonVB-AUKF［J］．JournalofProjectiles，Ｒockets，MissilesandGuidance，2023，43(3):1-8．基于VB-AUKF的GNSS/SINS组合导航信息融合算法孙玉梅1，潘新龙2，王美春1(1潍坊科技学院计算机学院，山东潍坊262700;2海军航空大学，山东烟台264001)摘要:针对GNSS/SINS组合导航系统的标准无迹卡尔曼滤波UKF算法不能自适应调节量测噪声均方差的缺陷，首先提出了该组合导航系统的变分贝叶斯自适应UKF算法(variationalbayesianadaptiveUKF，VB-AUKF)，然后建立了VB-AUKF算法的量测噪声均方差迭代估计模型;最后针对影响变分贝叶斯估计精度的3个参数及基于VB-AUKF算法的组合导航系统进行理论仿真计算。结果表明:VB-AUKF算法的调节因子是决定量测噪声均方差估计精度的关键因素，其他2个参数的选择仅仅影响量测噪声均方差估计初值;当量测噪声均方差发生变化时，VB-AUKF算法可以自适应估计量测噪声均方差;相对于标准UKF算法，VB-AUKF算法可以提高位置及速度精度约为12%及51%，同时大幅提高姿态估计精度。关键词:变分贝叶斯;调节因子;组合导航;无迹卡尔曼滤波中图分类号:V249．3文献标志码:A文章编码:1673-9728(2023)03-0001-08InformationFusionAlgorithmofGNSS/SINSIntegratedNavigationSystemBasedonVB-AUKFSUNYumei1，PANXinlong2，WANGMeichun1(1SchoolofComputerScience，WeifangUniversityofScienceandTechnology，Weifang262700，Shandong，China;2NavalAviationUniversity，Yantai264001，Shandong，China)Abstract:ThispaperfirstlyproposesavariationalBayesianadaptiveUKFalgorithm(VB-AUKF)forthisintegratednavigationsystem，aimin...
