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　　卡尔曼滤波为常规滤波，这里就不再赘述。

　　3仿真验证

　　3.1仿真条件

　　导航坐标系选为东北天地理坐标系；惯性元件误差分别为：陀螺仪常值漂移为[0.1（°）/h]，白噪声均方差为[0.1（°）/h；]加速度计常值零偏为[0.00001g，]白噪声均方差为0.0001g。GPS元件误差分别为：伪距白噪声均方根误差为[5]m，伪距率白噪声均方根误差为0.01m/s，惯导解算周期为0.1s，组合滤波周期为1s，仿真时间为1000s。

　　3.2仿真结果分析

　　（1）无欺骗信号情况下定位测速仿真结果

　　GPS/惯导组合采用传统卡尔曼滤波算法在无欺骗信号下的定位和速度误差如图4所示。

　　从图4可以看出，在无欺骗干扰信号的情况下，该算法具有良好的测速和定位精度。

　　（2）存在欺骗信号情况下定位测速仿真结果

　　仿真时间为1000s，假设欺骗式干扰出现在第100～200s之间的100s内，传统卡尔曼滤波在欺骗干扰情况下仿真结果如图5所示。

　　改用加权最小二乘抗欺骗干扰算法，仿真结果如图6所示。

　　最后采用加权估计的紧组合抗欺骗干扰算法，仿真结果如图7，图8所示。

　　由此可以看出，单独采用传统卡尔曼滤波算法或加权估计算法在欺骗式干扰情况下，抗欺骗效果较差，最大误差达到5000m，无法满足正常的定位测速要求。

　　情况下的定位测速误差

　　而基于加权估计的紧组合算法，在欺骗干扰作用下，最大定位误差和最大测速误差分别为3m和0.1m/s，可以看出有效抑制了欺骗式干扰引起误差，起到了抗干扰作用，并达到较好精度。

　　4结论

　　本文针对GPS接收机转发式欺骗干扰原理与特点，提出了基于加权估计的紧组合导航滤波算法，相比传统卡尔曼滤波，该算法采用加权最小二乘进行目标位置、速度预测，克服了当前误差模型的异方差性。仿真实验表明该方法具有实现简单、精度较高、鲁棒性好等特点，提高了GPS接收机抗欺骗性能，具有一定的现实意义和实用价值。

　　参考文献

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