GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立*

建立了车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法，首次提出了依据ＰＤＯＰ等ＧＰＳ定位的输出参数，自动调整Ｒ，Ｑ的大小，从而自地调整组合导航系统模型性能的方法，使得模型能够适应各种情况，具有“智能”模型的性质，计算机仿真表明应用该模型具有良好效果。     

汽车GPS／SINS导航系统中的联合卡尔曼滤波算法

本文简要介绍了汽车ＧＰＳ（全球定位系统）／ＳＩＮＳ（捷联惯性导航系统）组合导航系统的设计,根据联合卡尔曼滤波算法的原理,分析了联合卡尔曼滤波在ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的应用,并提出了自适应联合滤波的方法。     

一种改进的联合滤波方法在车载SINS/GPS中的应用

提出了一种改进的联合滤波方法,即通过滤波器的方差值和故障检测函数,调节局部滤波器的信息分配,来改善总的滤波效果;通过设计牟载SINS／GPS组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器,给出其滤波算法,对其进行理论分析及计算机仿真,结果表明,应用该改进的联合滤波方法可大大提高车载SINS／GPS组合导航系统的定位精度及容错能力。     

捷联惯性组合导航系统联合自适应滤波器设计磁

为了保证SINS／GPS组合导航系统具有较高的定位精度和抗干扰能力,需要良好的数据处理方法。论文设计了SINS／GPS组合导航系统的联合自适应卡尔曼滤波器。研究了其在舰船组合导航系统随机数据处理中的应用。针对系统噪声和量测噪声未知的情况,采用联合自适应滤波处理组合导航系统较采用基本联合Kalman滤波方法具有更好地稳定性。理论分析与仿真结果表明,该联合自适应卡尔曼滤波器的设计合理,能够加快计算速度,实现实时滤波计算,提高系统的导航精度和容错能力,取得了很好的估计效果。     

联合卡尔曼滤波及其在舰船综合导航系统中的应用

针对ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ舰船综合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡乐意轻滤波器,该联合卡尔曼滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性,并减少了信息舆量与计算量,理论分析及仿真结果表明,该联合滤波器能够满足系统精度和容错性的要求。     

自适应联合滤波模型及其在车载SINS/GPS组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应联合滤波模型结构及其算法,定义了联合滤波模型信息 分配系数的自适应调节准则．并设计了车载SINS/GPS组合导航系统的自适应联合滤波器,给 出了滤波算法．理论分析和实验室组合导航实验表明,引入该准则的自适应联合滤波算法大 大提高了系统容错性和定位精度．     

基于地图匹配的高精度GPS自主车辆导航系统的实现

概述了高精度ＧＰＳ自主车辆导航系统的主要实现方案。针对自主车辆导航系统对低成本的要求,给出了基于地图匹配的高精度ＧＰＳ自主车辆导航系统的实现,详细论述了该系统的地图匹配算法,软件流程及硬件设计,最后给出了该系统的实际路试结果。     

模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

本文提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法．这一方法主 要应用于自主式机动飞行器．用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在 线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度．通过对GPS/IN S组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精 度．该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义．     

模糊自适应Kalman滤波器在无人机导航中的应用

针对具有不确定动态模型参数的GPS／INS组合导航系统,基于传统Kalman滤波器之上,介绍了一种模糊自适应Kalman滤波器,讨论了GPS／INS组合系统中模型参数不确定性的问题,给出了一种利用模糊自适应滤波方法进行数据融合的无人机定位误差修正方法;仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器对非线性GPS／INS组合系统是很有效的,提高了定位精度。     

多导航传感器的数据融合处理方法研究

在舰船导航过程中为克服单一模型的卡尔曼滤波器对真实系统状态参数发生变化时造成滤波误差过大甚至发散的现象,将多模自适应控制用于导航数据融合处理方法中,设计了组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器,通过数字仿真将单一模型的INS/GPS/Doppler组合导航系统与多模自适应控制的组合导航系统的性能进行了比较,表明了多模自适应控制在组合导航系统中可以改善系统的瞬态响应和覆盖大范围的参数不确定性,提高了组合系统的导航精度.     

基于联邦UKF算法的移动机器人自主组合导航

组合导航技术是解决地面机器人自主导航的一个有效途径,其中GPS/DR是一种典型的组合方式。常用的卡尔曼滤波主要用于处理线性问题,针对该导航系统非线性的特点,对Unscented卡尔曼滤波（UKF）与分散式滤波技术相结合的方法进行了研究,建立了用于GPS/DR导航系统的联邦UKF算法。数值仿真实验表明,联邦UKF比联邦EKF有更好的滤波精度,同时有更高的稳定性和容错性,是一种理想的GPS/DR导航非线性滤波方法。     

车载GPS/DR组合导航系统自适应信息融合算法研究

结合全球定位系统(GPS)和航位推算(DR)两种定位方式的优点,构建了基于卡尔曼滤波的自适应联邦滤波算法,实现陆地GPS/DR组合定位系统的数据融合;针对DR子系统的强非线性和扩展卡尔曼滤波算法带来的较大线性化损失,并结合机动加速度均值自适应算法,设计了一种基于U-D分解的自适应迭代卡尔曼滤波算法,更有效的减少DR子系统线性化带来的误差损失,提高定位精度;与同仿真环境下,DR子系统采用扩展卡尔曼滤波方法作了比较,结果表明该信息融合算法能更有效解决DR子系统的线性化误差问题,整个系统数据融合精度更高.     

一种自适应联邦滤波在车载组合导航中的应用

联邦滤波在组合导航的应用中,具有容错性好、滤波精度高、计算量小以及实时性好的特点,但在无法得到准确的系统模型时,使用联邦滤波会出现滤波精度低甚至发散的情况。针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应联邦滤波算法。其主要思想是以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应联邦滤波方法。将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统中,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,其滤波精度和收敛速度要优于常规联邦滤波,是一种有效的车载组合导航算法。     

自适应联邦卡尔曼滤波在机器人组合导航系统中的应用研究

利用里程计(OD)与全球定位系统(GPS)辅助捷联惯性导航系统(SINS)构成一种高可靠性的组合导航系统.推导并建立了局部滤波器的数学模型,并针对联邦滤波器在载体发生异常扰动时滤波精度较低的问题,设计了基于SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦滤波器,有效补偿了系统异常扰动或动力学模型误差.仿真模拟了机器人的全航线运行轨迹进行验证,仿真结果表明,SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦卡尔曼滤波算法与相同组合导航系统的非自适应联邦卡尔曼滤波算法相比,在保障机器人导航定位可靠性及容错能力的前提下,能有效抑制异常扰动的影响,导航精度得到进一步改善.     

基于信息补偿的自适应联邦滤波算法

针对采用标准卡尔曼滤波器必须知道系统噪声统计特性的局限性，研究了一类系统噪声未知情况下的自适应联邦滤波方法，指出了自适应滤波方法应用于联邦结构时应当注意的问题，提出了一种基于信息补偿的自适应联邦滤波算法。SINS／BDS／GPS组合导航系统的仿真结果表明，该方法可以有效抑制系统噪声未知情况下的滤波发散现象，提高了滤波的稳定性和估计性能。     

结合数字地图的GPS／DR车载双星定位系统

目前GPS的定位技术已经比较成熟,然而GPS正常工作时需要四颗可见卫星。本文提出了一种基于高精密数字地图的GPS双星定位系统,结合航位推算系统进行组合导航,并运用卡尔曼滤波对组合导航的信息进行滤波处理,有效提高定位的精度。试验证明,该算法增强车载导航系统在城市中复杂环境的适应性,并提供满足要求的定位精度。     

基于环境信息的自适应卡尔曼滤波器在GPS/IMU组合导航中的应用*

提出了一种基于环境信息的模糊逻辑控制器来在线调节联合卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了在GPS/IMU组合导航中的应用。根据子系统的新息序列构造各传感器的环境信息,采用模糊逻辑控制器实现信息分配系数的计算,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。仿真结果证明这种方法提高了数据融合的可靠性和精度。     

一种新型的GPS/DR组合定位系统数据融合算法

全球卫星定位系统定位和测速精度高,具有全天候、全球性且基本不受地域、时间限制,但常因为某种原因出现GPS卫星信号丢失情况,航迹推算算法正好能弥补这个问题,将两者结合可以很好地解决定位问题.传统的数据融合算法-卡尔曼滤波算法,在参数选择上要求较高,选择不当即导致较大误差,影响算法效果.建立了GPS/DR组合定位系统的模型,提出了一种新型实用的自适应扩展卡尔曼滤波算法和DR单独定位算法结合的定位算法.通过实际跑车实验,结果表明,较之传统的卡尔曼滤波定位算法,该算法实用性好,而且能很好的满足系统的定位精度及可靠性等方面的要求.     

自适应卡尔曼滤波在组合导航中的应用研究

对惯性导航系统（INS）与全球导航系统（GPS）分别进行了具体探讨,对比了两者的优缺点,针对INS／GPS组合导航系统中由于模型不准或因量测噪声的复杂多变造成的发散问题,引入了一种基于输出相关法的自适应卡尔曼滤波技术。通过在自适应滤波算法中推算最优稳态增益来调整量测噪声,抑制滤波器的发散,为GPS／INS组合导航系统实现高精度导航提供了有效的途径。仿真结果表明该算法能很好地对系统状态进行最优估计并适应系统噪声的变化,具有比常规卡尔曼滤波更高的导航精度。