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针对GPS接收机在高机动工作状态或受遮挡时易出现"丢星"现象而导致定位中断的问题,提出了一种采用INS/GPS/DVS组合导航系统对载体进行快速定位、定向的新方法.为了研究平台式惯导INS、全球定位系统GPS和多普勒导航系统DVS组合导航联邦滤波器的实现,用MATLAB对算法做了仿真验证.结果表明:算法具有计算量小、信息传输量少的优点,在确保整个组合系统可靠性的前提下,导航精度有了明显提高.该方法可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径. 相似文献
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基于联邦卡尔曼滤波器的容错组合导航系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对SINS/GPS/DVS全源组合导航系统在非理想状态下的容错性差,无法实现多源组合导航系统最优化的问题,建立基于卡尔曼滤波器的导航子系统局部滤波器和基于联邦滤波器的全源导航系统全局滤波器,设计了一种全源容错组合导航系统。通过仿真验证,该全源导航系统能够在子系统出现故障的情况下实现高精度导航,满足临界空间飞行器对导航系统精度和可靠性的要求。 相似文献
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航空用多传感器组合导航信息融合的研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在已有的SINS/GPS组合导航系统的基础上,将联邦kalman滤波算法与组合高度三阶回路算法动态结合,并利用改进型自适应滤波算法对系统进行实时系统噪声和量测噪声水平估计和修正,实现了SINS/GPS/高度计/磁罗盘多传感器组合导航系统有效融合。所设计系统综合利用了各传感器的优点,克服了各传感器的缺点,并能实时正确地测得载体的三维速度、位置和姿态信息,尤其是高度通道上的速度和位置信息,使多传感器组合导航系统能长时间、有效、稳定地进行飞行导航。经半实物仿真实验表明,所设计的组合导航系统具有较好的稳定性和较高的精度。 相似文献
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多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦 UKF
算法。 首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准 UKF 进行了简化;然后,以简
化 UKF 为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦 UKF 算法,并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容
错性能;最后,以 GNSS / CNS / SINS 多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。 仿真结果表明,相对于联邦线性卡尔曼滤波
器,联邦 UKF 算法可提高位置及姿态精度约 25. 8%、22. 2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。 相似文献
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GPS和INS在导航过程中具有优势互补的特点,以适当的方法将两者组合起来成为1个组合导航系统,必定可以提高系统的整体导航精度及导航性能。本文在以Simulink为平台对INS、GPS进行单独仿真的基础上,充分考虑了各种误差情况,并结合深紧耦合的Kalman滤波器,对GPS/INS组合导航定位优越性进行了仿真验证,同时对GPS/INS组合时的数据同步问题作了较为详细地阐述。Simulink图形化的仿真结果不仅证明了组合导航提高导航精度的可行性,而且证实,通过适当的组合,系统的整体性能可以得到较为有效的改善。 相似文献
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为了提高子滤波器滤波精度和优化信息融合算法,提出一种基于在线调节因子的自适应卡尔曼滤波算法。首先讨论采用卡尔曼滤波技术的理论依据,设计SINS/GPS紧组合导航系统。提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法通过构造自适应参数因子,并利用量测噪声协方差阵与自适应参数的比值实现在线修正量测噪声协方差阵。通过MATLAB仿真,与传统基于标准卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统相比,其各向位置误差和速度误差均得到明显降低,从而达到提高组合导航定位精度和优化信息融合算法的目的。 相似文献
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组合导航信息融合技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了防止组合导航局部滤波器性能变化而调整信息分配的问题,本文分析了联合卡尔曼滤波算法中参考系统、主滤波器以及局部滤波器的特点,具体描述了组合导航系统的联合滤波算法,提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略.该结果表明,在工程实践上,采用组合导航信息融合技术可以解决根据组合导航局部滤波器性能随时调整信息分配策略的问题. 相似文献
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目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。 相似文献
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航位推算(DR)法最初用于船舶的航行定位中,所使用的加速度计、磁罗盘、陀螺仪成本高,尺寸大.而随着微机电系统技术的发展,加速度计、数字罗盘、陀螺仪尺寸、重量、成本都大大降低,使得其可以在行人导航中得以应用.针对DR算法的原理,利用GPS/INS紧密组合导航系统INS 1200进行导航实验,采集实时数据,利用DR算法以及坐标转换算法对实验数据进行处理,通过MATLAB软件模拟了经过坐标变换后的定位图.仿真结果表明,DR算法在短时间内有较高的导航精度,对短时间导航有较大意义. 相似文献
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Chingiz Hajiyev Ulviye Hacizade Demet Cilden-Guler 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》2021,35(1):2-14
An adaptive integrated navigation system, consisting of barometric altimeter (Baro) and GPS, is presented. The integration is achieved by using an adaptive data fusion algorithm with the filter gain correction. Proposed adaptive data fusion algorithm utilizes the measurement noise scale factor in order to reduce the effects of the incorrect barometric altimeter measurements on the estimation procedure. By using the algorithm, incorrect baro measurements are corrected by the system without any impact on the good estimation behavior. Performance of the proposed Baro/GPS integrated system is examined by simulations for altitude estimation of an aircraft. 相似文献