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针对惯导/双星组合导航系统在战时易暴露目标的特点,提出了一种基于最小二乘滤波的分段滤波技术,并称之为分段最小二乘滤波。该滤波方案在INS/双星组合导航系统中进行分时段滤波。其它时间为纯INS解算。选择合理的滤波起始点及滤波时段的长短是分段滤波的关键技术。将分段最小二乘滤波应用到INS/双星组合系统中进行仿真验证.仿真结果表明采用分段最小二乘滤波既能保证组合导航系统的导航精度又可以有效减小用户与中心站的通信时间.提高了INS/双星组合导航系统的可靠性。 相似文献
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为了弥补现有组合导航算法的不足,提出了一种新的GPS量测数据和惯性导航系统(INS)数据的融合算法.近几十年,组合导航系统中最广泛使用的算法扩展卡尔曼滤波(EKF)是次优滤波器,因为它把非线性模型简化为1阶线性模型,且假设该系统由高斯白噪声驱动,这种简化会导致误差的扩大.而Sigma点卡尔曼滤波器可以克服这些缺点.Sigma点卡尔曼滤波器无需将系统动力学模型线性化,且在Sigma点卡尔曼滤波器中状态的分布采用选择的样本点集合来表示.通过这些样本点可以完全获得高斯随机变量真实的均值和方差,并且高斯随机变量在非线性系统传播时,其均值和方差可以至少精确到2阶.仿真结果表明,Sigma点卡尔曼滤波器在GPS/INS导航系统中表现性能良好. 相似文献
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对 INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,在跑车试验数据的基础上,使用野值修正 Kalman 滤波算法和常规 Kalman 滤波技术对 INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,存在较大范围野值的情况下,采用改进后的 Kalman 滤波技术比常规 Kalman 滤波算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS 的位置误差。 相似文献
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研究了一种利用GPS差分载波相位和惯导组合构成高精度组合导航系统的算法,建立了以载波相位双差观测量对惯导位置误差直接进行观测的数学模型,利用卡尔曼滤波器进行数据融合,可以达到厘米级的组合导航系统定位精度。同时,为了解决使用GPS载波相位观测量过程中出现的周跳问题,文中充分利用由该组合方案得到的高精度定位信息以及惯导在短时间内可保持高精度的特点,提出了迅速修复周跳和重新确定整周模糊度的方法,并通过仿真验证。 相似文献
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