联邦卡尔曼滤波在INS＼GPS组合导航中的应用

介绍了INS＼GPS组合导航系统的优点;根据联邦卡尔曼滤波原理,设计了INS＼GPS组合导航系统的滤波算法;对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真;仿真结果表明,在INS＼GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波,不仅提高了定位精度,而且保证了滤波的快速性.     

INS／GPS导航中联邦卡尔曼滤波算法

根据INS（惯性导航系统）和GPS（全球定位系统）不同的特点，将两者组合起来，在阐述联邦卡尔曼滤波原理基础上。设计了INS／GPS组合导航系统的滤波算法。对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真，仿真结果表明：在INS／GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波，不仅提高了定位精度。而且保证了滤波的快速性。     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

图像辅助的综合导航系统研究

研究了一种新的飞行器导航系统,它使用图像传感器来辅助机载INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合系统,从而构成INS/GPS/图像辅助的综合导航系统.提出了适用于图像辅助组合导航的新的信息融合结构与滤波算法基于残差校正的级联式卡尔曼滤波组合导航信息融合方案;推导并建立了上述级联式滤波的系统状态方程与图像量测方程.进行了仿真计算,并与联合卡尔曼滤波方法的结果进行了比较.仿真结果表明此种新的滤波方法在精度上是可行的.     

INS/GNSS/SAR组合导航系统故障检测技术研究

文中对INS/GNSS/SAR组合导航系统进行了系统级故障检测、隔离和重构技术研究.以惯导组合系统(INS/GNSS/SAR)为例,采用联邦滤波器的容错滤波算法,进行了计算机仿真,仿真结果表明该算法具有不低于集中卡尔曼滤波的导航精度,同时还具有较强的容错性.     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

联邦卡尔曼滤波在捷联惯导/全球定位/里程仪组合系统中的优化设计

基于Carlson提出的联邦卡尔曼滤波理论的原理和特点,建立了SINS/GPS/OD组合导航系统的数学模型,设计了组合系统的联邦滤波算法,并使用MATLAB对算法进行了仿真,仿真结果证明了联邦滤波器在组合导航系统应用中的可行性和优越性,该算法计算量小、容错性好,能实现较高的精度.     

多传感器信息融合联邦滤波一般模型的理论与仿真研究

对多传感器信息融合联邦滤波一般理论模型及其实现方法进行了研究。结合应用需求分析了联邦滤波一般模型的特点,给出了实用的信息分配系数求取方法及该模型具体的算法实现途径。以惯性/卫星(GPS/北斗双星)/多普勒/星光(INS/GPS/RDSS/Doppler/CNS)飞行器组合导航系统为例进行了联邦滤波一般模型算法的仿真分析。仿真结果表明,所给出的一般模型实现算法,在保持该模型全局最优性的同时,具有数值计算稳定性好、计算量小、数据传输量小等优点,是一种改进型算法。     

FDRP-KF非线性滤波算法在INS/TAN组合导航中的应用

INS/TAN组合导航是一种自主的、隐蔽性好的辅助导航方式.由于地形的非线性特性,INS/TAN组合导航系统的系统模型为非线性,因此系统的状态估计是一个非线性滤波问题.FDRP-KF是一种基于F偏差代表点(F-Discrepancy Rep-points)和卡尔曼滤波(Kalman Filter)的非线性滤波算法,可用于处理非线性高斯系统的滤波问题.文中将FDRP-KF应用于INS/TAN系统中,仿真结果表明该算法可以对飞行器位置进行较精确、稳定的估计.     

两种车载导航分散滤波算法对比及应用研究

针对航位推算/惯性导航/GPS(DR/INS/GPS)组合导航系统的多信息源融合,提出了基于局部反馈校正的联邦滤波和串级滤波两种算法,并进行对比研究.跑车实验结果证明,两种分散滤波算法在正常导航(无传感器故障)情况下都能有效提升车载导航系统的精度和可靠性,且前者定位精度较后者高;但后者能够消除DR误差前期积累,避免GPS失效时的定位输出"突跳"和"毛刺",具有更好的应用价值.