SINS/GPS组合导航系统自适应扩展Kalman滤波

对于低成本SINS/GPS组合导航系统,由于惯性器件的精度较低,通常情况下的SINS误差模型估计不准确,甚至使滤波器发散,为此提出根据姿态四元数的SINS误差估计模型,该模型不需要对初始姿态进行赋值。为在观测噪声未知的情况下估计SINS误差,通过结合序贯处理与Kalman滤波算法,提出一种自适应扩展卡尔曼滤波方法,该方法可以同时进行序贯处理和观测噪声估计。仿真实验结果表明,该方法可以消除过程噪声方差和观测噪声方差不确定造成的影响,提高了SINS/GPS导航系统的性能。     

SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为提高捷联惯导系统SINS和全球定位系统GPS的精度和可靠性,研究了SINS和GPS的原理,建立了SINS/GPS系统的状态方程和位置速度误差量测方程;并采用卡尔曼滤波算法实现了SINS/GPS的组合导航.Matlab仿真结果证明,采用Kalman滤波实现SINS/GPS组合导航,其精度得到大大提高;且采用SINS/GPS组合导航系统,克服了SINS惯性导航难以长时间独立工作的缺点,解决了GPS易失锁、难以实时控制的不足,保证了导航系统的实时性及较高的精度和可靠性.     

组合导航自适应卡尔曼滤波改进算法研究

针对常规卡尔曼滤波由于噪声的统计特性与实际情况不相符而引起滤波误差增大的问题,提出了一种新的在线估计系统噪声和量测噪声的自适应滤波算法.新算法通过新息序列自适应量测噪声,对Sage-Husa滤波算法进行改进以估计系统噪声,该算法在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算.最后对改进的新算法与常规卡尔曼滤波算法作了对比试验...     

GPS/SINS/偏振光组合导航的模糊控制算法研究

针对在组合导航中扩展卡尔曼滤波器(EKF)会发散的问题,采用了一种基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)方法,通过模糊控制器来计算指数加权因子,实时对量测噪声的大小进行调整,保证滤波精度,有效抑制滤波过程的发散问题;针对GPS无法提供姿态角进行组合解算的情况,使用偏振光与SINS的组合进行姿态解算;通过对GPS/SINS/偏振光组合导航系统进行仿真,将基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行对比验证,东、北、天向位置上分别提升精度56.81%、65.17%、45.99%,东、北、天向速度上分别提升精度46.99%、54.01%、43.82%,俯仰角、航向角分别提升精度58.01%、53.58%,验证了该方法的优势。     

SINS/GPS／陆标组合导航在平流层飞艇中的应用

针对平流层飞艇的飞行特点，本文提出了SINS／GPS／陆标组合导航方法，给出了SINS／陆标组合导航的观测模型，并将改进的Sage—Husa自适应滤波方法与联邦滤波相结合，用于SINS／GPS／陆标组合导航系统。数学仿真结果表明：新组合导航方法相对于SINS／GPS组合导航系统，可以有效改善平台误差角的估计精度，同时利用改进的自适应联邦滤波可有效提高全局滤波精度。     

基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种利用模糊逻辑控制器来在线调节卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了其在GPS/INS组合导航中的应用．根据位置误差系数和卡尔曼滤波器的新息的统计信息，采用模糊逻辑控制器对卡尔曼滤波器进行连续修正，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．仿真结果证明这种方法比标准卡尔曼滤波具有更高的精度．     

SINS/GPS组合导航仿真系统研究

SINS/GPS组合导航仿真系统的研究对于方案论证、系统设计以及工程研制等有着重要的意义.介绍了组合导航系统原理以及组合导航仿真系统的结构和原理,包括航迹仿真器、惯导仿真器、GPS仿真器及卡尔曼滤波器等.系统采用VisualC 6.0语言开发,效率高,可移植性强;采用OpenGL做实时动画显示,界面丰富,可观测性强.该系统讨论了仿真系统的功能设计和人机界面设计以及相关的核心算法等,最后在该系统下进行了仿真,取得了较好的效果.同时模块化设计使得该软件中的核心算法已成功移植应用于实际工程中.     

GPS/DR组合导航FAIMM滤波算法仿真研究

研究GPS/DR组合导航滤波问题。GPS/DR组合导航系统量测噪声统计特性随载体机动发生变化导致传统滤波算法滤波效果下降,针对此问题,提出了一种模糊自适应交互式多模型(Fuzzy Adaptive Interacting Multiple Model,FAIMM)滤波算法,将模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FAUKF)与交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)相结合,不需要预先设置模型集就能实现对载体量测噪声模式的覆盖。仿真结果表明:改进算法能够实时调整滤波器量测噪声参数,适应组合导航系统量测噪声变化,得到了与模型集完备的IMMUKF相当的导航滤波效果。     

DSS/SINS组合导航实时滤波仿真

北斗双星定位系统的定位原理决定了其存在导航定位实时性较差的缺点。为了解决双星定位实时性差的问题,提出了一种新的北斗双星／SINS组合导航实时滤波方法,即对双星定位的静态误差进行建模,将静态误差模型作为其动态误差的残差模型与双星定位时间延迟随机常数一起扩充为组合导航滤波器的状态变量,然后对北斗双星／SINS组合导航系统进行状态估计的滤波方法。通过计算机仿真,结果表明该实时滤波方法能够更好地解决北斗双星／SINS组合导航在实际工程应用中定位实时性较差的缺点,从而提高了组合系统的导航精度,对北斗双星／SINS组合导航系统的实际应用有重要的参考价值。     

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。     

基于自适应扩展kalman滤波的SINS/GPS深组合研究

针对SINS/GPS组合导航系统噪声随时间变化引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出了一种噪声统计特性在线估计的自适应扩展卡尔曼滤波算法。算法首先基于新息序列实现了对观测噪声协方差的实时估计,然后基于系统方程采用协方差匹配算法完成了对过程噪声的实时跟踪。算法中尺度因子的引入进一步减小了泰勒展开造成的高阶截断误差,提高了滤波精度。仿真实验结果说明,与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法能够实现对过程和观测噪声的完全估计,鲁棒性和精度都有明显提高。     

一种模糊QR滤波及在组合导航中的仿真研究

总结了常用的自适应滤波的方法，并提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波技术，用模糊逻辑自适应推理器来“在线”修正卡尔曼滤波系统噪声协方差Q和测量噪声协方差R，从而使滤波器不断执行最优估计。仿真结果表明该方法可以提高GPS／INS组合导航系统的精度和可靠性。     

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。     

基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法

INS/GPS组合导航系统的本质是非线性的,为改善非线性下INS/GPS组合导航精度,提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter（CKF）应用于INS/GPS组合导航中.为此,建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型,分析了CKF滤波原理,设计了INS/GPS组合滤波器,对组合导航非线性模型进行了仿真.仿真结果显示,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）,CKF降低了姿态、位置和速度估计误差,CKF更适合于处理组合导航的状态估计问题.     

自适应闭环H1滤波在组合导航系统中的实现研究

针对常规H∞滤波在组合导航系统中滤波精度不高的问题,采用闭环反馈的方法对滤波加以改进;并在闭环H∞滤波迭代方程中引入遗忘因子,利用量测噪声的变化自适应调整滤波增益,构成自适应闭环H∞滤波.理论分析表明,该改进的滤波算法降低了噪声十扰,但不影响H∞滤波本身的鲁棒性.无源北斗/SINS组合导航系统跑车数据的半物理仿真进一步表明,自适应闭环H∞滤波下的组合导航精度明显优于采用开环H∞滤波或不带有遗忘因子的闭环H∞滤波算法的导航精度,从而验证了改进滤波算法的有效性.     

SINS/CNS组合导航系统陀螺在线标定技术

陀螺仪长时间工作时,由于环境变化等因素,会产生陀螺漂移、标度因数误差和安装轴不正交误差,而且由积分得到的姿态参数信息误差也会相应变大,因此需要对陀螺进行在线标定。借助CNS提供的高精度姿态信息,基于四元数误差建立陀螺在线标定模型,采用卡尔曼滤波器对SINS/CNS组合导航系统陀螺在线标定技术进行仿真研究。仿真结果验证了该算法的有效性,能够估计误差模型中的所有参数,并且满足标定精度要求,具有工程应用价值。     

四元数卡尔曼滤波组合导航算法性能分析

为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间.     

基于奇异值分解的鲁棒容积卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

为了提高GPS/INS 组合导航系统对异常观测值的鲁棒性, 引入??∞ 滤波思想提出一种新的非线性鲁棒滤波. 分析H_∞ 鲁棒容积卡尔曼滤波中不同约束水平对滤波结果的影响, 指出在一定范围内当约束水平越小时, 系统的鲁棒性越强, 但容易造成Riccati 不等式无解, 导致滤波发散. 采用奇异值分解代替容积卡尔曼滤波中的Cholesky 分解, 改善了滤波的稳定性, 放宽了??∞ 鲁棒容积卡尔曼滤波器对约束水平的要求. GPS/INS 组合导航实验验证了该滤波方法的正确性和优越性.