基于自适应信息融合的导航系统构成与算法研究

由于组合导航系统应用环境的不确定性,给噪声统计特性的准确描述带来困难,这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散,目前常用的解决办法是直接估计系统噪声与量测噪声的方差阵 Q及R ,进行自适应滤波.但方程的增加将使计算量加大、实时性不能保证.本文在对基于信息融合的INS/GPS组合导航系统进行分析和设计的基础上,探讨了通过ARMA模型自适应参数辨识求解可变增益K,从而求出状态估计值的方法,并对辨识误差协方差的防饱和算法进行了研究.计算机仿真结果表明:该算法对提高导航精度和运算速度是行之有效的,所得结论有一定的工程实用价值.     

基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法及其应用

针对常见卡尔曼滤波器在处理多传感器组合系统的数据时,存在计算量大和故障数据相互污染的问题,提出了一种应用联合卡尔曼滤波技术进行多传感器信息融合,以求得参数最优估计的方法。文中首先对联合卡尔曼滤波的基本原理和4种主要结构方式进行了论述和分析,然后给出了融合算法的实现,最后以多传感器组合导航系统为例,对其进行计算机仿真。结果表明,该方法可有效提高计算的精度和可靠性,具有较好的容错性和环境适应性,有效高的工程实用价值。