动载体姿态测量关键技术研究文献综述.docx
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动载体姿态测量关键技术研究文献综述
动载体姿态测量与稳瞄稳向关键技术研究文献综述
1引言
动载体是指运动着的载体，如战车、舰船、飞机、导弹、制导弹药等。
动载体的姿态测量相比静态姿态测量有更高的要求，载体在运动过程中姿态处于不断变化之中，姿态变化的频率大小对姿态的实时测量精度有直接的影响，尤其是变化频率较快时，对测量器件的要求更高，对姿态解算算法的要求也更高；其中动载体自身和外部环境的扰动还会给测量对象带来不稳定因素，如振动干扰、冲击干扰以和其它不可预知的干扰，这些均给提高动载体的姿态测量精度提出了严峻的挑战。
在载体运行过程中，由于载体姿态的不断变化，造成载体上的瞄准设备偏离目标线。
为消除载体姿态变化的这种影响，必须对瞄准定向设备进行稳瞄稳向，即无论载体姿态如何变化，瞄准定向设备始终能稳定的指向目标。
在现有的战车、飞机、舰船上，稳瞄稳向过程主要通过将瞄准装置置于稳定平台当中，使得瞄准装置与载体的运动隔离。
但稳定平台稳定精度过于依赖姿态敏感器精度与机械结构设计精度，这使得对其进一步开发与改进的空间有限；由于体积较大，占用装备很大空间，不利于装备的功能扩展与升级；由于开发成本过高，使得开发风险较大，不利于集多家之所成。
针对稳定平台的缺点，我们可寻求另一种方式——解算式方法实现稳瞄稳向：
即通过姿态测量装置实时测量出载体姿态角，根据载体姿态的变化计算出瞄准线变化的角位移量，并通过伺服控制系统将瞄准线控制在瞄准目标的方向上。
相比稳定平台，基于动载体姿态测量的解算式稳瞄稳向方法大大节省了体积开销、成本开销，由于稳瞄稳向精度的提高主要通过算法优化实现，有利于产品的升级换代。
基于动载体姿态测量通过数学解算方法实现稳瞄稳向的文献和工程应用相对较少，主要在于载体运动使得载体姿态处在复杂变化之中，加之各种不可预知的干扰，使得准确掌握其姿态信息比较困难。
因此研究基于动载体条件下的姿态测量方法，实现动载体条件下的高精度姿态测量与稳瞄稳向具有现实的军事意义和应用价值。
2国内外研究现状
2.1姿态测量方法研究现状
姿态测量是利用仪器设备，采取科学的方法来获取载体相对坐标基准的方位与指向。
在航天器、导弹、车辆的导航以和卫星、机器人、平台的姿态控制中都需要用到姿态测量[1]。
姿态测量技术发展到现在主要包括单一传感器姿态测量和多传感器组合姿态测量两种形式。
单一传感器姿态测量中，有基于陀螺的姿态测量、基于加速度计的姿态测量，以和基于GPS的姿态测量等[2]。
基于陀螺的姿态测量是利用陀螺对角度率敏感的原理，通过积分运算得到姿态角度。
相比无陀螺姿态测量系统，陀螺系统不需要解算角速度，这从一定程度上降低了算法的复杂程度，提高了实时性；但测量误差随时间积累的特点限制了其长时间稳定测量[3]。
国内外在无陀螺惯性测量组合方面，有单独采用加速度计进行姿态测量的研究，我们称其为全加速度计姿态测量。
从加速度计个数上看，有六加速度计、九加速度计、十二加速度计等测量方案。
对于全加速度计姿态测量，国内外主要处于理论探索和实验阶段，工程应用较少。
基于GPS的姿态测量系统采用GPS技术，利用相位差分原理，采用天线布阵技术，可以实现载体的姿态的测量，如使用3个以上GPS天线的姿态测量系统，可以测量三维的姿态角，该方法多用于空间较大的飞机、舰船、导弹等姿态的测量；但GPS技术由于受到美国控制，且其对外开放的信号精度不高，在军事应用中使用受到限制[4][5]。
多传感器组合姿态测量中，有陀螺与加速度计组合、加速度计与磁强计组合、陀螺/加速度计与磁强计组合、陀螺/加速度计与GPS组合以和其它不同形式的组合。
多传感器组合测量主要是利用各传感器测量的姿态信息，通过信息融合的方法，减小噪声干扰并实现姿态最优估计，以达到提高测量精度和改善系统可靠性的目的[6][7][8]。
尽管单一传感器就可以单独进行姿态角度测量，但是其准确性主要取决于惯性器件的精度，并且系统误差会随时间积累，不适用于长时间载体姿态的确定[9]。
所以，使用单一传感器难以得到相对真实的姿态角度。
相比单一传感器姿态测量，多传感器组合测量的精度一般较高，它通过发挥各种器件测量信息的优势，取长补短，最后提供给用户具有高精度和高可靠性的姿态信息，因此工程应用中多采用后者。
本课题拟采用多传感器组合测量的方法，以实现各传感器信息的优势互补，在动载体条件下得到精确姿态信息。
2.2稳瞄稳向技术研究现状
稳瞄稳向是指在载体运动过程中采取某种手段使得瞄准装置不受载体姿态变化的干扰，始终稳定指向目标方向。
实现稳瞄稳向的方法有三种：
采用稳定平台直接稳定方式，捷联稳定方式，解算稳定方式[10]。
目前，国内外装备实现稳瞄稳向主要采用稳定平台实现。
稳定平台通过惯性器件建立，且不随载体姿态变化而变化，将目标测定器直接放置在稳定平台上，可实现与载体姿态变化的隔离，从而实现稳瞄稳向。
在光电稳定平台中，陀螺稳定平台迄今得到了广泛的应用，它是采用一个环架系统作为光电传感器的光学平台，在平台上放置陀螺来测量平台的运动，陀螺敏感姿态角的变化经过放大以后驱动环架的力矩电机，通过力矩电机驱动平台使光电传感器保持稳定。
在国外起初应用于手持式望远镜和瞄准具中，并在八十年代装备部队，现已广泛应用于地基、车载、舰载、机载、弹载、天基等各种观测、摄像系统中。
1996年，美国的航空红外制造商前视红外系统公司以电子新闻采集市场为目标推出了一种双传感器系统，它包括一个用于低照度的高分辨率红外摄像机和用于白天的标准广播摄像机，这两台摄像机一起被安装在一个紧凑的三轴陀螺稳定的万向架中，能够提供50
的图像稳定精度，意大利的Caselle-Torinese公司生产的11072Caselle-Torinese光轴稳定平台的旋转范围可以做到高低方位均为
，最大旋转速度为
/s，稳定精度为0.4mrad。
英国的FerrantiElectro-optics公司生产的FIN1155用于坦克的陆地导弹/稳定平台，其瞄准线的稳定精度达到了0.1mrad。
法国的SAGEM公司研制的舰载对空红外全景监视系统可以在
的摇摆，
的纵摇时的稳定精度达到0.5mrad。
1994年法国生产的“唯吉-105”型周视光电火控红外系统，在方位为
，俯仰角为
范围内稳定精度为0.1mrad。
以色列研制的ESP-1H采用两轴陀螺稳定平台，在方位角为
，俯仰角在
的范围内，最大旋转速度为
/s的稳定精度高达50
，而ESO-600C的稳定精度高达15
[11]。
国内上世纪80年代开始研制瞄准具稳定平台，90年代逐渐展开了陀螺稳定平台的研制。
北京618所90年代初期研制了机载陀螺稳定平台，其稳定精度可达到0.1mrad，中科院成都光电所承担的863子课题——快速反射镜成像跟踪系统，采用了二级稳定技术，并于1994年通过评审。
华中光电技术研究所研制的舰载红外稳定平台的稳定精度为1mrad，清华大学精密机械与机械学系惯性导航研究室于1997年研制出机载瞄准线稳定跟踪系统，并交付部队使用[12]。
车载稳定平台的研究开始于80年代后期，最初用于坦克炮长镜上以稳定瞄准线，其原理是在框架陀螺的转子上安装导光棱镜，以达到稳定瞄准线的目的，其稳定精度可达到0.2mrad，但瞄准范围仅仅是方位
、俯仰
，加之人机工程差，使用受到了限制。
此外，电子3所、长春光机所、西安应用光学研究所等都在开展该应用领域的研究工作，由于受到惯性元件技术的限制，以和研究成本较高，致使在稳定跟踪平台的改进与研制方面没有取得突破性进展，与国外差距较大。
相比稳定平台实现稳瞄稳向的方式，捷联式稳瞄稳向仅在瞄准线轴线方向上固定陀螺等敏感元件，当瞄准线改变时，敏感元件测出其变化量，将该偏差作为控制信号叠加到跟踪控制系统中，控制瞄准线反方向运动以消除偏差。
解算式稳瞄稳向通过姿态测量装置实时测量出载体姿态角，根据载体姿态变化计算出瞄准线变化的角位移量，加到跟踪控制系统中进行补偿。
相比稳定平台方式，后两种方法大大降低了开发成本，简化了设计减小了体积；解算式稳瞄稳向方法更是充分利用了载体上的姿态测量设备，进一步简化了稳瞄稳向系统的设计，其产品的升级主要依赖算法改进实现，因此有利于产品的更新换代。
采用解算式稳瞄稳向方法的文献和工程应用较少，因此研究基于动载体姿态测量的捷联稳瞄稳向方法具有重要意义。
2.3光纤陀螺的研究现状
为提高姿态测量的精度，首先要选择高精度、性能稳定的姿态测量器件。
光纤陀螺是近年来发展较快，并被广泛应用于军事和民用领域的高精度惯性器件，在姿态测量方面有其独特的优势。
光纤陀螺是以Sagnac效应为基本原理的角速率传感器，其原理如图1所示。
光纤陀螺是利用光纤线圈构成闭合光路，即来自光源的光被分成两束相干光，分别从光纤线圈的两端耦合进光纤传感线圈并被反转，从线圈两端输出的光会产生相位差，利用该差值完成惯性测量。
光纤陀螺属于高精度陀螺仪，可以用于飞机、战术制导武器、车辆等领域。
根据产生时间先后和实现技术不同，可以分为：
干涉型光纤陀螺（IFOG）、谐振型光纤陀螺（RFOG）和受激布里渊散射光纤陀螺（BFOG）[13]。
与机电陀螺和激光陀螺相比，光纤陀螺的特点是结构简单、性能稳定、体积小、精度高、启动时间短、动态范围宽、可承受较大过载、重量轻、功耗小、成本低、寿命长、无机械转动部分、无激光陀螺仪的闭锁问题[14]。
与MEMS陀螺相比，光纤陀螺在精度方面有很大优势。
光纤陀螺有很高的敏感度，但产品的温度稳定性和振动性能较差，这在姿态测量系统设计中是必须考虑的[15]。
图1光纤陀螺原理示意图
国外中低精度的光纤陀螺技术已经成熟并产品化，被广泛应用于航空、航天、航海、武器系统等领域中。
美国的HoneyWell公司、NorthropGrumman公司和Draper实验室在光纤陀螺研发方面处于领先地位。
目前，HoneyWell公司已经制造出精度为0.000038°/h的干涉型光纤陀螺。
NorthropGrumman公司的光纤陀螺产品覆盖战术级、导航级、空间技术级等，特别在中低精度领域相当成熟，如IMU200、IMU600、FOG2500等，精度为1°/h～0.001°/h。
最近，Draper实验室利用光子晶体光纤制造了一个干涉型光纤陀螺（PC-IFOG），采用光子晶体光纤（PCF）后，IFOG的尺寸和特性均有明显的改进。
欧洲研制光纤陀螺的知名机构主要有法国的Ixsea公司和俄罗斯的Fizoptika公司。
Ixsea公司于2004年成立子公司Ixspace，专门进行航天应用光纤陀螺的研究，现已开发了三个系列产品：
Astrix200型、Astrix120型和120HR型。
其中，Astrix200的零偏稳定性达到0.001°/h，角度随机游走为0.0002°/h，标度因数稳定性在30ppm[16]。
俄罗斯的Fizoptika公司实现了全光纤结构方案生产FOG，采用这种技术生产的FOG在精度上稍差（0.1°/h），但是其尺寸小、功耗低、成本低，在国际市场上销量较好[17]。
日本是光纤陀螺研究生产的大国，其主要机构有东京大学尖端技术室、日立公司、三菱公司、JAE公司等，在干涉型光纤陀螺的实用化，特别是中低精度级别的实用化方面走在世界前列[18]。
国内研制光纤陀螺的单位有北航、浙大、北理工、航天十院、航天33所、上海803所、航天时代电子公司、上海永鼎光电子技术有限公司等。
目前，中低精度水平上的光纤陀螺已实现了工程化应用。
据了解，北航采用大功率掺铒光纤光源、光路和电路一体封装已成功研制了精度优于0.01°/h的FOG，如图2所示[19]。
清华大学还开展了光波导陀螺的研究，把光纤敏感线圈改为光纤敏感环，可减小光纤敏感线圈在结构和绕制等方面的难度、降低成本[20]。
图2北航中高精度FOG
2.4地磁传感器研究现状
地磁场有相当好的模型，它的强度和方向是位置的函数，且有很好的矢量响应性，可以通过探测地磁场的特性参数，再结合其他己知条件进行解算，得出目标的姿态信息。
地磁场是弱磁场，近年由于电子学和物理学以和计算机技术等科学的快速发展，研制了各种进行弱磁场测量的传感器如感应线圈磁强计、磁通门传感器、霍耳效应传感器、磁阻传感器以和巨磁阻效应传感器[21]。
感应线圈磁强计以电磁感应定律为基础测量磁场，根据穿过线圈的磁通量的变化来反映磁场的变化，这种方法结构简单，适用于交变磁场的测量。
线圈型传感器通常用于测量变动场变化的应用场合。
感应线圈通常体积大、成本高同时受工艺和结构的影响较大，后续电路复杂，增加了设计制造的难度[22]。
磁通门磁强计利用高导磁材料在传感器线圈系统中的磁饱和特性测量磁场，其结构简单、体积小、功耗低、可靠性高，但磁通门需要外加激励电源，增加了系统的功耗[23]。
霍耳效应传感器主要用于强磁场的测量，且稳定性和灵敏度不高。
霍耳效应传感器通常应用于齿轮位置传感、旋转位置传感和电流传感。
最新研制的硅霍耳效应传感器将信号调理电路集成在芯片上，大幅度提高了传感器的线性度，目前主要用于汽车的点火系统[24]。
磁阻传感器是利用铁磁材料中会发生磁阻的非均质现象制成。
当沿着一条长而且薄的铁磁合金带的长度方向通过一个电流，在垂直于电流的方向施加一个磁场，则合金带自身的阻值发生变化。
物质在磁场中电阻发生变化的现象称为磁阻效应，利用这种效应制成的元件称为磁敏电阻。
磁阻传感器具有尺寸小、灵敏度高、成本低、抗干扰能力强、精度高、响应速度快、无漂移误差、抗冲击抗过载能力强等优点[25]。
巨磁阻效应传感器是近年最新研制的磁场传感器，它与磁阻传感器比较类似，但是具有更高的灵敏度和更小的体积，有广阔的发展前途。
2.5姿态解算算法
姿态解算是姿态测量中需要解决的关键问题，解算算法的优劣主要体现在姿态解算的精度和计算量两个方面[26]。
常用的姿态解算算法有欧拉角法、方向余弦法、四元数法和等效旋转适量法等[27]。
在较为常用的几种姿态更新算法中，欧拉角法通过求解欧拉角微分方程直接计算航向角、俯仰角和横滚角；欧拉角微分方程关系简单明了，概念直观，容易理解，解算过程中无需作正交化处理，但方程中包含有大量的三角运算，实时计算困难，且当俯仰角接近90°时方程会出现退化现象，所以这种方法不适用于全姿态运载体的姿态确定；欧拉角法不进行正交化，使得算法误差都以漂移误差的形式出现，无法予以修正[28][19]。
方向余弦法可全姿态工作，但计算量大，实时计算困难；需要进行正交化处理，正交化过程需要多个被破坏约束方程得到恢复，正交化计算复杂，正交化过程将引入新的漂移误差[30][31]。
四元数法只需求解四个未知量的线性微分方程组，算法简单、实用，正交化过程只需要少数被破坏约束方程得到恢复，正交化计算简单，在正交化处理中可消除一部分即时修正时的算法误差影响，又不引入更多新的计算误差，因而漂移误差较小；但其对有限转动引起的不可交换误差的补偿程度不够，不能适应于高动态运载体的姿态解算[32][33]。
旋转矢量法可采用多子样算法对不可交换误差做有效补偿，算法简单，易于操作，并且通过对系数的优化处理使算法漂移在相同子样算法中达到最小，特别适应于角机动频繁激烈或存在严重角振动的动态环境[34][35]。
旋转矢量算法的子样数越多，迭代次数越多，姿态更新计算也越准确，但是计算量也随之增大[36]。
2.6数据融合技术研究现状
近年来数据融合引起了世界的广泛关注，美、英、德、日等发达国家不但在所部署的相关的重大项目上取得了突破性进展，而且已经有相关的实用性系统投入到实际的运用中。
1988年美国国防部把数据融合列为重点研究的20项关键技术之一，继而在1991年的海湾战争中，美国的数据融合的技术成果和实用系统已经取得理想的效果。
数据融合已成为国外研究的热点，国际机器人和自动化会刊、SPIE传感器融合年会、美国三军数据融合年会都会对相关技术进行讨论[37]。
国外已经发表一些数据融合方面的代表性的经典著作，比如Fortmann的《跟踪与数据关联》、《多传感器多目标跟踪：
原理与挑战》、《估计与跟踪：
原理、技术与软件》、Linas和Waltz的著作《多传感器数据融合》、Hall的《多传感器数据融合的数学基础》和《多传感器数据融合手册》系统地介绍了多传感器信息融合的框架和理论[38][39]。
数据融合中的多目标跟踪是一个被长期研究的问题，多目标跟踪的基本概念是由Wax在1955年首先提出来的，1964年Sittler进一步完善了多目标跟踪的基本理论，提出了多目标跟踪的点迹和航迹最优数据关联的贝叶斯方法[40][41]。
20世纪70年代初Bar-Shalom和Singer把数据关联和卡尔曼滤波理论引入到目标跟踪系统研究，从而开启了多目标跟踪的新阶段[42][43]。
在20世纪80年代是多目标跟踪理论极为旺盛和深入的年代，并取得了很多卓有成效的成果[44][45]。
20世纪90年代，多目标跟踪的研究目标转移到多目标多传感器跟踪系统的研究，至此数据融合研究成为真正的热点[46][47]。
我国在数据融合方面的研究还是处于初步探索阶段，在理论和实践上都急需拓展性的研究。
为加强我军装备信息化进程，我国必须在融合算法、目标跟踪识别、态势评估等基础理论部分做出一些突破性进展，这可以借鉴一些国外已有的研究成果。
虽然起步较晚，但目前我国已经有部分高校和研究所已经专门成立了数据融合领域的研究机构，例如中北大学、西安电子科技大学等高校。
同时相关的专著和论文也大量发表，例如周宏仁等人的《机动目标跟踪》、康耀红等人的《数据融合理论与应用》、刘同明等人的《数据融合技术与应用》、赵宗贵等人的《多传感器信息融合》等。
2.7最优滤波理论研究现状
组合姿态测量信息的综合处理技术一般都采用最优滤波技术，即在两个或两个以上系统输出的基础上，利用最优滤波去估计系统的各种误差（称为误差状态），再用误差状态的估计值去校正系统，达到综合的目的[48]。
组合测量系统中滤波算法的研究是十分必要的，近年来，随着滤波理论的发展，出现了不少组合滤波算法，实际工程应用中还是经典卡尔曼滤波较多。
卡尔曼滤波是从与被提取信号有关的观测量中通过算法估计出所需信号的一种滤波算法[49][50]。
卡尔曼滤波具有如下特点：
（1）算法是递推的，是时域内可设计的滤波器。
（2）卡尔曼滤波也适用于非平稳过程。
（3）卡尔曼滤波的离散型算法可直接在数字计算机上实现。
卡尔曼滤波理论作为一种最重要的最优估计理论被广泛应用于各种领域，组合测量系统的设计是其成功应用中的一个最主要方面。
当设计卡尔曼滤波器时，首先必须列写出描述系统动态特性的系统方程和反映状态与量测关系的量测方程。
如果直接以各子系统的输出参数作为状态，即直接以测量参数作为估计对象，则称这种滤波方法为直接滤波法；如果以子系统的误差量作为状态，即以测量参数的误差量作为估计对象，则称为间接滤波法。
直接滤波法中，卡尔曼滤波器接收各子系统的测量参数，经过滤波计算，得到导航参数的最优估计。
间接法滤波中，卡尔曼滤波器接收两个子系统对同一测量参数输出值的差值，经过滤波计算，估计出各误差量[51]。
直接法滤波的系统方程一般都是非线性方程，卡尔曼滤波必须采用广义滤波，计算复杂而间接法滤波的模型系统是误差方程，它是按一阶近似推导出来的，都是残性的，可以采用基本滤波方程，计算简便。
另外，直接法的状态量，有的是测量参数本身，如位置和速度，有的却是数值很小的误差，如姿态角误差，数值相差很大，这给数值计算带来一定困难，且影响这些误差估计的准确性而间接法的各个状态量都是误差量，相应的数量级是相近的，因此计算准确性更高[52]。
同时，根据以往经验，惯性测量系统常采用反馈校正。
标准卡尔曼滤波理论只适用于线性系统，扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFiltering,EKF）将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。
EKF的基本思想是将非线性系统进行线性化，然后进行卡尔曼滤波，因此EKF是一种次优滤波[53]。
其后，多种二阶广义卡尔曼滤波方法的提出和应用进一步提高了卡尔曼滤波对非线性系统的估计性能，二阶滤波方法考虑了泰勒级数展开的二次项，因此减少了由于线性化所引起的估计误差，提高了对非线性系统的滤波精度，但大大增加了运算量，因此在实际中反而没有EKF应用广泛。
由于最初的集中式卡尔曼滤波器存在以下致命问题：
（1）滤波器计算量以状态维数的三次方剧增，无法满足导航的实时性要求；
（2）导航子系统的增加使故障率也随之增加，当某一个（或几个）导航传感器系统出现故障又没有和时检测出并隔离掉的时候，标准卡尔曼滤波系统的容错性较差，将导致整个系统被污染而无法正常工作；（3）卡尔曼滤波器要达到最优，要求知道系统比较精确的状态方程、测量方程和系统的干扰噪声特性，但是这一点在实际情况下往往是不可能的。
状态方程和测量方程的不准确将导致卡尔曼滤波方法失去最优性，从而引起导航精度的降低。
分布式卡尔曼滤波则较好的解决这些问题。
1978年Hassan给出了一种最优的分散滤波结构，且能应用于时变系统，但各子滤波器的系统嗓声和初始条件相关时，则各子滤波器不能独立地给出相应的估计，并且在各子滤波器之间需要较大量的数据传递[54]。
分散滤波器的发展受到越来越多的关注。
到目前为止，分散化滤波应用最多的是导航多传感器信息融合领域。
1988年，Carlson提出了联邦滤波理论，联邦滤波算法是一种并行两级结构的分散化滤波算法。
每一种导航系统与公共的参考系统（如INS）构成一个子系统，由一个子滤波器来处理[55]。
多种导航设备可以构成若干个子系统，然后用一个主滤波器把各个子系统的信息进行融合。
在滤波过程中，根据信息分配原理将系统的过程信息合理的分配给各个子滤波器和主滤波器，避免了信息的重复利用，消除了各个子滤波器之间的相关性，使各个子滤波器可以独立地进行局部估计，用简单的融合算法即可求出全局最优估计[56]。
由于联邦滤波器设计灵活、计算量小、容错性能好而受到广泛重视。
现在联邦滤波器己被美国空军的容错导航系统“公共卡尔曼滤波器”计划选为基本算法。
标准卡尔曼滤波的应用前提之一是噪声统计特性是已知的，当噪声的统计特性未知时，如果采用的噪声统计特性与真实情况不符合，则无法得到最优滤波结果，甚至会出现滤波发散的现象[57]。
为此人们提出了多种基于噪声统计特性自适应估计的滤波算法，如Sage-Husa自适应滤波算法或各种带衰减因子或记忆因子的卡尔曼滤波器技术、新息自适应滤波器、虚拟噪声补偿、动态偏差去耦估计等，根据新息序列的统计特性，对滤波器进行在线的评估、修正和改进，以降低滤波误差并增强滤波器适应变化的能力，从而使滤波器具有一定的鲁棒性[58]。
进入20世纪90年代，信息处理领域中的模糊推理，人工智能，神经网络3大智能技术的融合研究受到人们关注。
基于智能信息融合技术的自适应卡尔曼滤波算法，在国外一些组合导航系统的应用开发中，解决了滤波器发散、精度差、降维等问题，取得了较好效果，它充分利用了神经网络和模糊推理等智能技术对模型干扰的自适应性，成为组合导航自适应卡尔曼滤波技术的一个新的发展方向[59]。
Sasiadek在设计INS/GPS组合导航系统时采用新息均值和方差作为模糊控制器输入；KyunghoCHO采用新息的滑动平均值作为模糊控制器输入；而Steven在处理类似的INS/GPS组合导航模糊控制器输入问题时，又额外增加了新息均值变化率和方差变化率，取得了较好效果[60]。
人工智能技术与滤波理论相结合，通过人工神经网络的在线训练，有效抑止了系统未建模动态特性的影响，使得滤波器也具有一定的鲁棒性。
模糊技术可以充分利用经验知识与人工智能，采用模糊技术改进的自适应滤波器可以提高系统的融合精度和容错性[61]。
与对非线性函数的近似相比，对高斯分布的近似要简单的多。
基于这种思想，Julier和Uhlmann发展了UKF（
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