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。     

双重自适应联邦滤波在SINS-卫星组合中的应用研究

针对常规联邦卡尔曼滤波需要确切已知系统噪声统计特性的局限性,结合多信息组合导航中惯性导航系统噪声难以确切感知和卫星导航系统测量噪声不断变化的特点,提出了一种新的双重自适应联邦滤波算法。该算法不必知道系统噪声统计特性而能对测量噪声进行在线自适应调节,同时信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节。通过SINS-GPS-Galileo-北斗组合导航系统将该算法与常规联邦滤波算法进行仿真比较,结果表明:该方法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,更适用于系统噪声未知和测量噪声不断变化的多信息组合导航系统。     

联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用

本文提出了基于无复位联邦卡尔曼滤波的信息融合算法,建立了惯性/卫星/天文组合导航系统的误差模型,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有较强的容错性。     

混合联邦-粒子滤波在组合导航系统中的应用

为了解决非线性、非高斯复杂环境下的组合导航系统状态和参数估计问题,针对联邦滤波处理非高斯、非线性系统的不足,提出将粒子滤波引入联邦滤波结构中,形成新的混合联邦-粒子滤波方法.以惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统为对象,设计了混合联邦-粒子滤波器,并对所提滤波方法在惯性导航系统/北斗/罗兰C组合导航系统中的应用进行了仿真.仿真结果表明,改进方法能够有效提高系统精度,从而拓宽了联邦滤波的应用范围.     

联邦滤波器在船舶组合导航系统中的应用

本文设计了一个基于融合-重置结构的联邦滤波器,应用于船舶组合导航系统.与传统的集中式滤波器相比,联邦滤波器结构简单,计算量少,容错性强.仿真结果表明,该联邦滤波器用在组合导航系统中是可行的,能够满足系统的精度要求.     

直接法UKF在组合导航中的应用

提出直接法卡尔曼滤波(UKF)应用于GPS/捷联惯导(SINS)组合导航,避免对非线性系统的线性化。选择SINS惯导系统输出位置和速度作为系统状态,GPS输出的导航参数作为观测量,使用IMU提供的姿态,用UKF方法结合反馈法对组合导航参数直接进行估计,不仅可以避免了每次导航复杂的初始对准过程,同时保持参数误差不会无限增大。根据是否出现GPS中断两种情况进行,实验结果表明,可以直接使用IMU提供的姿态对智能清洁船的定位导航。     

一种自适应联邦滤波在车载组合导航中的应用

联邦滤波在组合导航的应用中,具有容错性好、滤波精度高、计算量小以及实时性好的特点,但在无法得到准确的系统模型时,使用联邦滤波会出现滤波精度低甚至发散的情况。针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应联邦滤波算法。其主要思想是以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应联邦滤波方法。将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统中,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,其滤波精度和收敛速度要优于常规联邦滤波,是一种有效的车载组合导航算法。     

联邦卡尔曼滤波技术在多卫星组合导航系统中的应用

考虑到卫星组合导航的特点,我们对传统的联邦卡尔曼滤波算法进行了改进,根据具体情况选择不同的状态变量,对局部和全局滤波器采用不同的数学算法,并将改进后的算法应用于GPS/INS/BD组合导航系统中,使系统的准确性更高,通用性更强。     

无人机组合导航系统的自适应滤波研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响,同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低,稳定性差,甚至有可能发散,传统常规卡尔曼滤波无法解决上述问题。提出一种根据极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性。仿真表明,所提出的组合导航滤波器能够满足无人机导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和稳定性。     

简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.     

捷联惯性组合导航系统联合自适应滤波器设计磁

为了保证SINS／GPS组合导航系统具有较高的定位精度和抗干扰能力,需要良好的数据处理方法。论文设计了SINS／GPS组合导航系统的联合自适应卡尔曼滤波器。研究了其在舰船组合导航系统随机数据处理中的应用。针对系统噪声和量测噪声未知的情况,采用联合自适应滤波处理组合导航系统较采用基本联合Kalman滤波方法具有更好地稳定性。理论分析与仿真结果表明,该联合自适应卡尔曼滤波器的设计合理,能够加快计算速度,实现实时滤波计算,提高系统的导航精度和容错能力,取得了很好的估计效果。     

动态捷联惯导/多卫星组合导航自适应联邦滤波算法研究

研究了一种基于动态扰动的滤波算法,用以提高动态扰动情况下捷联惯导/多卫星组合导航系统 的精度和可靠性．该算法采用几何精度因子（GDOP）对量测噪声进行自适应调节,利用卡尔曼滤波器的新息 量对状态噪声协方差阵进行整体控制,同时根据具有时变特性的各子系统误差协方差阵对信息分配系数进行 自适应调节．通过对SINS/GPS/Galileo/北斗组合导航系统的仿真,分析对比了常规联邦滤波、Sage 自适应联邦 滤波和本文所提自适应联邦滤波算法．结果表明,该自适应联邦滤波算法能够有效抑制动态扰动,提高组合 导航系统的精度和可靠性．     

车载GPS／DR／地图匹配组合导航系统的自适应联合卡尔曼滤波模型

首次设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ／地图匹配组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并提出一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法。理论分析及计算机仿真结果均表明,应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ／地图匹配组合导航系统的定位精度及容错能力。     

联合卡尔曼滤波及其在舰船综合导航系统中的应用

针对ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ舰船综合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡乐意轻滤波器,该联合卡尔曼滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性,并减少了信息舆量与计算量,理论分析及仿真结果表明,该联合滤波器能够满足系统精度和容错性的要求。     

基于联邦滤波技术的炮兵测地车系统改造

介绍了利用联邦滤波器对某型炮兵测地车进行GPS组合改造的硬件设计和算法研究,系统利用原有设备进行改造,使该型炮兵测地车和GPS实现优势互补,从而提高系统定位精度.     

GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立*

建立了车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法，首次提出了依据ＰＤＯＰ等ＧＰＳ定位的输出参数，自动调整Ｒ，Ｑ的大小，从而自地调整组合导航系统模型性能的方法，使得模型能够适应各种情况，具有“智能”模型的性质，计算机仿真表明应用该模型具有良好效果。     

组合导航系统模拟器中的卡尔曼滤波设计

组合导航系统模拟器是飞行训练模拟系统的关键部件,在分别设计了惯性导航系统模拟器以及卫星导航模拟器的基础上,为了提高模拟器的真实性,针对如何实现两个系统最优组合,为其它系统提供准确可靠的导航数据的问题,参照现代飞机组合导航系统的组成结构及工作原理,设计了组合导航卡尔曼滤波器,建立了松组合和紧组合两种组合导航方式的方程和量测方程,并与纯惯性导航系统的结果进行对比分析,证明了所设计的组合导航系统卡尔曼滤波器的有效性.     

基于自适应卡尔曼滤波的导航信息融合方法

针对组合导航系统在测量噪声未知的情况下,常规自适应卡尔曼滤波方法的实时性难以满足的问题,提出了一种实时的自适应卡尔曼滤波方法.该方法通过一个简单的指数函数实时调节卡尔曼滤波模型中的测量噪声协方差矩阵,将测量噪声的理论协方差矩阵与实际协方差矩阵的差值作为指数函数的输入,将函数的输出值与上次测量噪声的协方差矩阵之和送入卡尔...