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资源说明：基于强跟踪SDRE滤波的GPS/INS组合导航是一种应用于飞行器导航系统的先进技术，它结合了全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的特点，以提供更为精确和稳定的导航信息。该技术的核心在于强跟踪状态依赖Riccati方程（SDRE）滤波方法，这是一种用于处理非线性不确定模型的方法。
我们需要了解GPS/INS组合导航系统的概念。GPS/INS系统通过结合GPS卫星信号与INS系统的惯性测量单元（IMU），可以提供连续的三维位置、速度和姿态信息。GPS系统可以提供全球范围内精确的位置信息，但它易受外界环境影响，如建筑物遮挡或电磁干扰；而INS系统能够提供连续的导航信息，但其误差随时间累积。因此，GPS/INS组合导航系统能够发挥二者优势，克服单独系统的缺点，实现互补。
接下来，我们聚焦于强跟踪SDRE滤波技术。该方法利用状态依赖分解对非线性系统进行处理，减少了线性化过程中产生的截断误差和雅可比矩阵（Jacobian）的计算。此外，通过引入自适应衰减因子增强了SDRE滤波的鲁棒性。在文章中提到的模拟结果表明，使用强跟踪SDRE滤波器可以增强导航系统在飞行器状态快速变化时的鲁棒性和状态跟踪能力。
状态依赖Riccati方程（SDRE）是一种处理非线性系统控制问题的数学方法，它依赖于系统的当前状态。SDRE滤波是一种基于状态依赖分解的滤波技术，它可以提高对非线性系统建模的精确度，因为该方法允许系统矩阵随状态而改变，从而在每一步迭代中都考虑了系统的当前状态。
在技术实现上，雅可比矩阵在非线性滤波器的设计中扮演了重要角色，它描述了系统函数关于状态变量的偏导数，是线性化过程中的关键。在传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）方法中，需要对非线性系统进行线性化，这会导致截断误差和雅可比矩阵的计算，但SDRE方法通过状态依赖分解减少了这些误差。
自适应衰减因子是一种允许滤波器根据当前估计误差的大小动态调整滤波增益的机制。在强跟踪SDRE滤波器中，它用于提高滤波的鲁棒性，特别是在系统动态变化较快时。该方法的关键特性是能够自动调整滤波增益，以便在噪声变化或模型失配的情况下，依然保持良好的跟踪性能。
文章中还提到了其他一些关键词，例如SDC、GPS/INS、Nemra、SDRE、Jacobian、EKF、H∞滤波等，这些都是导航系统设计和滤波算法中常见的概念。SDC可能指的是状态依赖控制器（State-Dependent Controller），这是一种基于系统当前状态来设计的控制策略。EKF是扩展卡尔曼滤波器，一种广泛用于非线性系统的估计方法，而H∞滤波是一种以最小化估计误差的H∞范数为目标的鲁棒滤波方法。
在GPS/INS集成导航系统中，需要精确地将GPS的全局位置信息与INS提供的局部运动信息进行融合，这就涉及到滤波器的设计。强跟踪SDRE滤波器在这种集成系统中的应用，显示出其在处理快速变化状态时的强大能力，可以提高飞行器导航系统的整体性能。
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