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[27]。由以上得出离散卡尔曼滤波状态一步预测方程为：(1.2)是状态的卡尔曼滤波估值；是利用计算得到的对的一步预测。状态估值方程：(1.3)是计算估值的方程。它是在一步预测的基础上，根据量测值计算得到的。滤波增益方程：(1.4)的大小选取准则是使估值的均方差误差阵最小。一步预测均方误差方程：(1.5)式中为估值的均方误差阵。估计均方误差方程：(1.6)在卡尔曼滤波开始时刻，设置初始值和有：(1.7)在初始值满足上述条件的情况下以保证估计均方误差阵始终最小。图1.1输出校正的卡尔曼滤波示意图1.3基于卡尔曼滤波的空天飞行器多源信息融合算法仿真验证1.3.1惯性/GNSS组合导航算法仿真分析针对惯性/GNSS的组合导航模式，在matlab中进行仿真，图1.2为卡尔曼滤波输出的位置误差曲线，图1.3为卡尔曼滤波输出的速度误差曲线，图1.4为卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线。图1.2卡尔曼滤波输出的位置误差曲线图1.3卡尔曼滤波输出的速度误差曲线图1.4卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线1.3.2惯性/星光组合导航算法仿真分析针对惯性/星光的组合导航模式，在matlab中进行仿真，图1.5为卡尔曼滤波输出的位置误差曲线，图1.6为卡尔曼滤波输出的速度误差曲线，图1.7为卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线。图1.5卡尔曼滤波输出的位置误差曲线图1.6卡尔曼滤波输出的速度误差曲线图1.7卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线1.3.3惯性/视觉组合导航算法仿真分析针对惯性/视觉的组合导航模式，在matlab中进行仿真，图1.8为卡尔曼滤波输出的位置误差曲线，图1.9为卡尔曼滤波输出的速度误差曲线，图1.10为卡尔曼滤波输出的平台误差角曲线。图1.8卡尔曼滤波输出的位置误差曲线图1.9卡尔曼滤波输出的速度误差曲线图1.10卡尔曼滤波输出的位置误差曲线1.3.4地基无线电导航算法仿真分析由于地基无线电导航的输出只有位置，在这里仅展示位置误差曲线。图1.11地基无线电导航速度误差曲线1.3.5着陆引导导航算法仿真分析针对惯性/视觉的组合导航模式，在matlab中进行仿真，图1.12为ILS的仿真输出图像。图1.13为卡尔曼滤波输出的位置误差曲线，图1.14为卡尔曼滤波输出的速度误差

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