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自适应联邦卡尔曼滤波在机器人组合导航系统中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用里程计(OD)与全球定位系统(GPS)辅助捷联惯性导航系统(SINS)构成一种高可靠性的组合导航系统.推导并建立了局部滤波器的数学模型,并针对联邦滤波器在载体发生异常扰动时滤波精度较低的问题,设计了基于SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦滤波器,有效补偿了系统异常扰动或动力学模型误差.仿真模拟了机器人的全航线运行轨迹进行验证,仿真结果表明,SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦卡尔曼滤波算法与相同组合导航系统的非自适应联邦卡尔曼滤波算法相比,在保障机器人导航定位可靠性及容错能力的前提下,能有效抑制异常扰动的影响,导航精度得到进一步改善. 相似文献
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弹道导弹惯性/双星/天文组合导航系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
弹道导弹飞行特点对其导航系统提出了较高的技术要求,因此提出一种惯性/双星/天文组合导航方案对弹道导弹实时估计和修正导航误差,提高导航精度,该组合导航方案以惯性导航系统与天文导航系统的姿态角差值、惯性导航系统与双星定位导航系统的位置差值作为观测量,建立弹道导弹导航系统的数学模型和观测方程,以无反馈模式联邦滤波器在线估计弹道导弹导航参数误差值.通过计算机仿真并分析仿真结果:和惯性导航系统相比较,这种组合导航系统可以提高弹道导弹导航精度,适合弹道导弹组合导航. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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惯性/多传感器导航系统具有高精度、高容错性能的潜力;经典的集中处理卡尔曼滤波器存在着计算量大、容错性差等缺陷,难以开发出这种潜力,目前多传感器组合导航系统中越来越多地采用联合滤波结构;总结了联合滤波器理论以及结构形式,探讨了联邦滤波器的设计方法以及信息的合理分配原则,构造了INS/GPS/CNS组合导航系统滤波结构,经过仿真证明了联合滤波器的性能及其在组合导航系统中应用的可行性. 相似文献
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车栽GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计.设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分另q处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置.克服了单独使用GPS或DR时产生的系统失效、累积误差大等问题.仿真试验结果表明:GPS/DR组合定位比GPS单独定位具有更高的定位精度和客错能力. 相似文献
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