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为了提高光纤陀螺捷联惯性导航系统(SINS)和全球卫星导航系统(GNSS)的组合导航精度和系统稳定性,设计了基于伪距、伪距率的紧组合导航系统模型。针对光纤陀螺的白噪声特点,以及误差不稳定性导致无法精确建模,将残差引入误差方差阵的估计中,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波方法。采用改进的自适应卡尔曼滤波方法滤波得到导航参数的最优估计,然后对系统进行反馈补偿校正,抑制了滤波发散问题,提高了系统的稳定性。稳态测试试验结果表明:设计的光纤陀螺SINS/GNSS 紧组合导航系统具有较好的鲁棒性;在三颗卫星的条件下,系统能够在短期内保持较高的导航精度,验证紧组合导航的优越性。 相似文献
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CDKF在GPS/SINS组合导航系统非线性模型中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
GPS/SINS组合导航系统模型的非线性会导致扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度降低。而中心差分卡尔曼滤波(CDKF)的新型非线性滤波方法,则利用插值公式对非线性系统的状态估计进行逼近,从而减小线性化误差对系统精度的影响。针对GPS/SINS导航系统的特点,建立了一种非线性误差模型,并将EKF与CDKF分别应用于组合导航系统模型中进行仿真比较。仿真结果表明,该算法简单易实现,且能满足系统在非线性模型下的导航要求,并具有较高的精度和收敛性。 相似文献
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现实世界中的动力系统大多是非线性的,而非线性系统的状态估计方法目前主要有扩展卡尔曼滤波,无味滤波,粒子滤波等,但它们对于非线性程度很高的系统滤波结果不是很理想。若用模糊规则模型去逼近非线性系统,基于规则理论去寻求状态的估计,则估计性能能够得到较大的改善。将模糊推理理论与Kalman滤波结合,用线性的方法逼近非线性模型,提出一种对非线性系统目标状态估计的新方法,给出了具体的处理过程,仿真实验支持理论结果 相似文献
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随着全球卫星导航系统的日益普及和各种电子技术的发展,欺骗干扰逐步成为卫星导航系统的一个重大威胁。针对卫星导航接收终端中的欺骗干扰抑制能力差的问题,提出了一种基于M-估计的抗欺骗扩展卡尔曼滤波算法,解决了小型导航接收终端在欺骗干扰环境下的导航定位问题。在传统卡尔曼滤波算法的基础上,结合稳健统计中的M-估计来调整扩展卡尔曼滤波的状态更新过程,消除了突发欺骗干扰对导航定位的影响,提升了接收机定位解算过程中的欺骗干扰抑制性能。仿真结果表明,算法能够较好地抑制欺骗干扰对导航定位精度的影响。 相似文献
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传统卡尔曼滤波应用于捷联惯导初始对准中由于模型参数、噪声的统计特性不确定,影响估计效果.而模糊自适应卡尔曼滤波能按照模糊推理原理逐步校正系统的观测噪声协方差阵,具体实现是通过观察残差的理论值是否接近于其实际值,系统调整观测噪声协方差的加权以达到修正观测噪声协方差阵的目的,进而提高系统的对准效率.在噪声统计特性未知时,比较了常规卡尔曼滤波与模糊自适应卡尔曼滤波在初始对准中的应用效果.仿真结果表明,这种算法能有效提高系统的滤波效果,是一种较理想的初始对准滤波方法. 相似文献
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针对测距测角相对导航中测量噪声不可精确获知往往导致相对定位精度下降的问题,本文研究了基于自适应扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对导航算法。利用泰勒级数展开对测量矩阵进行线性化处理,并利用自适应时变噪声估计方法对测量噪声方差阵进行动态估计,状态噪声方差阵通过惯导特性的先验值获得。仿真结果表明,基于自适应EKF的相对导航算法可获得高精度且连续平滑的相对定位信息,尤其在测量噪声发生变化时更是表现出良好的导航参数估计性能。 相似文献
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《信息技术》2016,(10):76-80
我国自主研制的北斗卫星导航系统已开始应用于农业机械自动导航。针对广泛研究的无源北斗定位系统,由于定位接收机本身误差、环境噪声以及人为干扰等因素的影响,而导致相应的量测序列出现某些粗大的错误数据,使得导航定位不精确。用无迹卡尔曼滤波算法UKF(Unscented Kalman Filter)实现农业车载导航系统的非线性状态估计,避免了EKF方法的线性化近似过程及其引入的线性化截断误差,提高了算法的收敛速度和载体的定位精度。文中针对基于BD导航定位的喷雾机,对车载BD系统进行当前统计建模,用EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真。仿真结果表明:在车载导航状态估计中,UKF滤波方法优于EKF滤波方法,定位精度可以达到1米左右。 相似文献
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由于光纤惯导系统导航精度不高,方位角常为大角度,因此系统初始对准的滤波方程为非线性的,为改善非线性模型下初始对准的精度,提出了一种改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方法并应用于光纤惯导系统初始对准中。建立了大方位失准角初始对准的非线性误差模型,给出了Sage_Husa自适应卡尔曼滤波方程,对Sage_Husa自适应卡尔曼滤波不适合用在非线性滤波的缺陷进行了改进,建立系统噪声统计的估值器,对非线性误差方程进行了改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波仿真。仿真结果表明:改进Sage_Husa自适应卡尔曼滤波能够很好地处理初始对准中的非线性问题,提高初始对准精度,方位失准角误差估计精度较EKF提高27%。 相似文献
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捷联惯导系统(SINS)静基座初始对准中,过高的陀螺噪声不但导致系统状态方程非线性,也会使对失准角的估计不能收敛到真值.因此,提出了一种磁强计辅助对准方法,对系统观测方程的分析证明了该方法不仅可提高滤波精度,同时还可对磁场强度和磁倾角进行估计.非线性滤波采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF),SRUKF与无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波精度相当,优于扩展卡尔曼滤波(EKF).相比UKF,SRUKF具有更高的计算效率和稳定性.仿真结果表明,该算法在陀螺噪声较高的情况下仍能满足SINS初始对准要求. 相似文献
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高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统的进一步推广应用,根据某型雷达车的需要,该文提出了一种低成本微型惯性测量单元(MIMU)/编码器组合的高精度航姿系统的结构与方案,并给出了初始对准和组合导航系统的数学模型,初始航向对准通过接收挠性陀螺寻北仪的寻北结果来完成,考虑到雷达车的工作方式,扣除杆臂效应后,2个速度误差观测量和3个位置误差观测量都为0,采用卡尔曼(Kalman)滤波将捷联惯导解算和航向编码器数据进行信息融合,得到对载体导航参数的最优估计。设计了工程样机,并进行了实验室测试与用户工程使用测试,结果表明,静态下产品的俯仰≤0.015°,滚动≤0.015°;动态下产品的俯仰≤0.025°(1σ),滚动≤0.025°(1σ)。 相似文献
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新型自适应Kalman滤波算法及其应用 总被引:5,自引:0,他引:5
为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种新的自适应Kalman滤波算法.该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,通过滤波状态因子确定量测噪声协方差阵的值,在线调整噪声的统计特性实现自适应滤波.将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和常规Kalman滤波和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较.仿真结果表明,在滤波精度与简化Sage-Husa自适应滤波相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性. 相似文献
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针对激光陀螺捷联惯性导航系统不依赖外部信息修正,长时间工作累积放大的问题,分析常用的零速修正算法二次曲线拟合法、最小二乘法、卡尔曼滤波法等,结合车载激光陀螺捷联惯性导航系统实际应用,提出一种自适应零速修正方法,利用零速修正技术的约束条件,构建15个基本误差参数,根据系统自身误差特性,设计出系统的状态量测矩阵和量测方程,并采用基于普条件数可观测理论对系统各状态进行了可观测性分析,确定卡尔曼滤波器参数,从而实现对位置坐标、姿态角、速度误差进行了有效估计,可以有效提高惯性测量单元(IMU)导航精度。实验表明,采用该方法能有效提高了捷联惯性导航系统导航精度,既克服了频繁停车,又增强了载体的机动性能。 相似文献