Рассматриваются современные подходы к пря мой фильтрации с использованием кубатурных (CKF) и ГауссаЭрмита (GHKF) фильтров калмановского типа при построении интегрированных инерциально-спутниковых INS/GNSS измерительных систем. Эти фильтры являются самыми мощными нелинейными фильтрами, разработанными в последнее десятилетие на основе фильтров Калмана. Задачу нахождения надежной недорогой интегрированной системы предлагается решить для оценивания углов ориентации беспилотного летательного аппарата (БПЛА) на основе совместной обработки показаний нескольких датчиков. Предполагается, что доступны несколько антенн спутниковой навигационной системы GNSS для улучшения работы и повышения точности позиционирования и ориентации в спутниковой системе при ее комплексировании с инерциальными средствами. Нелинейные методы аппроксимации, такие, как использование расширенного фильтра Калмана (EKF), Сигма-Пойнт-фильтра Калмана (SPKF) и совсем недавно разработанного алгоритма кубатурного фильтра Калмана (CKF) и GHKF, тестируются в этой работе путем моделирования. В процессе моделирования решались две задачи. Первая заключалась в оценке точности каждого фильтра по сравнению с приблизительной нижней границей Крамера Рао (CRLB), что позволило четко классифицировать различные нелинейные фильтры на основе нескольких модельных экспериментов с оценкой состояния. Вторая задача моделирования имела целью повышение точности квадратурного фильтра ГауссаЭрмита (GHKF) за счет увеличения количества квадратурных точек этого фильтра от 3nx до 5nx, где nx представляет собой размерность вектора оценки состояния. Во всех модельных экспериментах осуществлялась классификация большинства современных нелинейных алгоритмов фильтрации с дополнительными попытками их улучшения путем использования постоянного масштабного коэффициента для наивысшего превосходства в оценках углов ориентации БПЛА. Результаты показывают, что фильтры GHKF более точны, чем CKF, CDKF, UKF и EKF.
