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平方根容积卡尔曼滤波具有良好的数值稳定性与滤波效率,针对滤波中状态函数与实际不符带来的误差对滤波造成的影响,将基于预测残差统计量的自适应因子和最优自适应因子与平方根容积卡尔曼滤波算法相结合以降低预测信息在滤波中的权重,并将平方根容积卡尔曼滤波与带自适应因子的平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,最后用航摄飞机实测GPS动态观测数据验证了算法的有效性。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况. 相似文献
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运用组合导航技术,将SINS与GPS两者有机组合,能很好地克服各自的缺点,形成优势互补结构.H∞滤波通常应用于系统模型和噪声特性不确定的环境,存在滤波精度不高的缺点.通过对H∞滤波引入闭环修正,在不影响滤波鲁棒性的前提下,有效地提高了系统精度.同时引入协方差配置技术,能够增强导航系统的鲁棒性,从而构成比较理想的组合导航系统.对提出的SINS/GPS全组合系统进行了动态仿真,仿真结果表明,系统结构简单,状态估计精度较高,系统鲁棒性好.基于闭环H∞滤波的组合导航系统对实际工程应用具有重要的现实意义. 相似文献
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GPS动态定位中卡尔曼滤波模型的建立及其强跟踪算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法,应用于GPS动态定位滤波中获得明显效果。首先建立了一种新的GPS动态定位滤波模型,该模型与以往采用的非线性卡尔曼滤波模型相比,具有模型简单、实时性好的特点。为了进一步提高滤波器的动态性能,改进了文献[1]中的强跟踪滤波算法,大大提高了滤波器的跟踪能力。 相似文献
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当前,GPS全球定位系统是相对完美的卫星定位系统,它的显著优点是全球性、全天候、实时定位,也可应用到多方面上,一般是应用在航天、航海等领域。尤其是最近几年来,GPS导航的应用更加多方面,它的发展前景也是无限好。在高动态GPS的定位数据中会有些许影响到定位的因素,然而将卡尔曼滤波方法应用到其中就可以大大降低该误差,从而提高精度,然而,在现实生活中得到对系统状态精确描述的内容是较为困难的。本论文对GPS的误差进行了分析,结果表明,提到的滤波算法对于高动态GPS定位很是适合。最后,在GPS/DR和GPS/INS组合导航定位系统中应用了卡尔曼滤波算法,并对其作了仿真分析和建模,得到了较为理想的结果。 相似文献
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针对无人水面艇双天线GPS定位测向系统的定位误差问题,利用卡尔曼滤波算法对GPS数据进行滤波处理;根据位置与速度及航向的关系,建立数学模型,然后利用卡尔曼滤波算法对定位测向系统的测量值进行滤波处理;首先,对无人水面艇在静止、低速及高速运动状态的GPS数据进行了处理;仿真结果表明,在这三种情况下卡尔曼滤波方法能够提高GPS定位精度,在定点实验中观测值的均方误差为0.5259,滤波后变为0.0536;最后,在干扰情况下的无人艇运动仿真实验中,经过卡尔曼滤波后测量数据的均方误差由0.5043降低为0.3553;实验说明卡尔曼滤波能获得很好的滤波效果。 相似文献
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运动载体上的GPS接收机在高动态环境下运行时,由于接收机与卫星的相对加速度和速度均过大,测得的伪距和多普勒频移均存在较大的误差,而现有的GPS定位模型动态建模较为简单,导致系统在高动态环境下定位精度很低.提出一种改进的GPS系统模型,将接收机加速度信息引入到系统状态变量中进行估计,测量模型和状态模型均随接收到的卫星颗数而动态改变,并使用了平淡卡尔曼滤波进行定位解算,结果证明,使GPS系统在高动态环境下仍能得出较高的定位精度,并有定位模型的有效性和较强的鲁棒性. 相似文献
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基于衰减记忆UKF的高精度GPS定位估计 总被引:1,自引:0,他引:1
目前单机GPS接收机定位精度较低,主要是由于定位模型的不完善和定位估计算法的误差造成的.为了提高识别精度,提出了伪距和多普勒频移相融合测量模型,采用一种将衰减记忆平淡卡尔曼滤波算法(MAUKF)进行GPS定位估计,来提高单机GPS的定位精度.MAUKF是一种改进的卡尔曼滤波算法,通过引进衰减因子加强对当前测量数据的利用,以减小历史数据埘滤波结果的影响.经过GPS单机静态定位实验验证,算法能够提供优于传统滤波算法的定位估计精度,并可用于提高单机GPS定位精度. 相似文献
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目标跟踪是精确制导系统中的重要组成部分.文中针对运动目标跟踪问题,在建立运动模型的基础上,应用卡尔曼滤波算法进行了跟踪仿真研究.考虑到直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波容易发散,可能导致滤波精度变差,所以文章提出一种针对非线性观测模型和线性动态模型的自适应推广卡尔曼滤波器.直角坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟噪声进行了估计,动态补偿观测器模型的线性化误差,削减了系统的观测误差,并对其滤波理论及算法进行了仿真研究.结果表明:该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法. 相似文献
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针对异构网络中不同类型网络及每个通道在不同时刻所产生的网络诱导延时和数据丢包不同,使得异构网络环境下H2/H∞ 滤波更加困难的新问题,不同于目前广泛研究的单种类型网络环境下的H2/H∞滤波方法,首先,深入分析了异构网络通信特性并给出了数学描述公式,然后,建立了融合多通道异构网络通信约束的滤波误差动态系统综合模型.基于Lyapunov-Krasovskii 理论,证明了在已知有线网络和无线网络分别存在的最长网络诱导延时情况下,所设计的滤波器使得滤波误差动态系统随机稳定且满足给定的H2/H∞ 性能指标.仿真验证该方法可行且有效. 相似文献
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在GPS单机定位中,通常采用卡尔曼滤波作为位置状态解算的方法.文中提出一种将非线性平滑技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于单机GPS接收机的定位解算,在非线性滤波的基础上进一步提高定位精度.提出一种随接收卫星数量而实时改变测量参数的动态测量模型,根据GPS的伪距、多普勒频移和导航信息等原始数据进行定位模型的解析,运用新型的平淡卡尔曼平滑算法求解该动态模型.GPS定位实验结果表明,与通用的最小二乘迭代法和非线性滤波等方法获得的结果相比,所提出的方法能获得更高的定位精度. 相似文献
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为了进一步提高动态精密单点定位的解算精度,采用交互多模型思想构建动态精密单点定位解算模型.采用集合Kalman滤波算法降低GPS数据中因非高斯噪声正态化处理造成的精度损失;利用状态预测向量残差信息,采用自回归模型(AR)修正当前历元的预报值,提高动力学模型的可靠性;根据单位权中误差自适应选取最终滤波解.对某载GPS数据进行验证,计算结果表明,自适应交互集合Kalman滤波是一种性能可靠、精度高的滤波算法. 相似文献
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采用固定积分变量的方法,对基于简单自适应算法(SAC)的闭环H∞滤波算法进行了改进,增强了经典H∞滤波的动态跟踪特性,确保了该算法的稳定性,同时初步分析了这种新算法提高鲁棒性的原理.通过建模仿真及比较分析表明:与常规H∞滤波器相比,当建模误差存在或者系统模型统计特性未知时,采用改进的简单自适应算法H∞滤波器能够改善滤波的动态特性,降低H∞滤波器对噪声的敏感性,精度更高. 相似文献