车载GPS/DR组合导航系统的数据融合方法研究

GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。     

一种新的非线性模型预测UPF算法

针对现有导航解算中将模型误差作为过程噪声,并假设为高斯白噪声来处理,可能会引起较大的估计误差,甚至导致滤波器发散的问题.文章以提高导航解算精度为目的,在吸收非线性预测滤波和粒子滤波优点的基础上,提出一种新的非线性模型预测Unscented粒子滤波算法.该算法在建立系统模型时顾及了模型误差,对模型误差进行实时估计,并利用该估计值对包含模型误差的非线性、非高斯系统模型进行修正,从而提高了导航解算精度.将提出的算法应用于捷联惯性导航( SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统进行仿真验证,并与预测滤波和Unscented粒子滤波进行比较,结果表明,提出的新算法不但滤波性能明显优于预测滤波和Unscented粒子滤波,而且能提高导航解算精度.     

基于伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波

提出了基于GPS伪距残差相关性的GPS/INS紧耦合抗差滤波算法.理论推导了GPS伪距观测值残差的计算方法,引入了相关函数对伪距残差进行相关性分析;分析了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型,基于残差相关性构建了紧耦合抗差滤波算法,利用实测数据验证了算法的有效性.结果表明:相比于非抗差滤波算法和传统的抗差滤波算法,基于GPS伪距残差相关性的抗差滤波能更灵敏地探测GPS/INS紧耦合中伪距观测值的粗差,并且通过抗差滤波因子抑制粗差对于导航结果的影响,提高GPS/INS紧耦合导航精度,而且通过控制粗差能够有效避免滤波发散现象的发生.     

一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题。提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法。该算法不但能利用等价权函数和自适应因子合理的分配信息,提高滤波精度,而且具有Unscented粒子滤波的优点,更好的适用于非线性、非高斯系统模型的计算。仿真结果表明,文中提出的抗差自适应Unscented粒子滤波算法,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法,并且能提高组合导航系统的定位精度。     

伪卫星空中基站定位高性能算法研究

伪卫星作为卫星导航系统的重要增强手段,能够克服卫星系统在导航定位及武器精确制导方面存在的缺点。针对伪卫星空中基站位置不易精确确定的问题,设计了临近空间伪卫星空中基站定位SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了组合导航非线性数学模型;在吸收抗差自适应滤波、高斯滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种抗差自适应高斯混合Sigma点粒子滤波算法。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法能够满足伪卫星空中基站自主导航定位的需求,导航精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法。     

基于自适应组合滤波的惯性导航系统初始对准方法

针对系统噪声不确定情况下的惯性导航系统非线性初始对准问题,提出了一种基于自适应组合滤波的初始对准方法.首先给出了一种基于Kalman/UKF组合滤波的神经网络实时训练算法;进而提出了基于Kalman/UKF组合滤波的非线性系统状态估计方法,该算法利用神经网络在线估计系统噪声,并利用Kalman/UKF组合滤波在线同时估计初始对准的状态量和神经网络的权值;最后将该算法应用于惯性导航系统非线性初始对准问题中,并进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应组合滤波算法不仅保证了初始对准的精度,而且具有更好的实时性,是解决惯性导航非线性初始对准问题的一种有效且实用的方法.     

基于交互多模型的改进无迹粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出了适用于非线性非高斯系统的基于预测残差的交互多模型自适应无迹粒子滤波算法.该算法将无迹粒子滤波与交互式多模型的优点相结合,通过UT变化构造粒子滤波的建议分布函数,利用预测残差在线对测量协方差和状态协方差进行自适应调节,以改进执行和计算的有效性从而降低计算误差.仿真结果表明,与交互式多模型粒子滤波、交互式式无迹粒子滤波算法相比,该算法具有更好的跟踪精度.     

等式状态约束下的粒子滤波算法

针对具有等式状态约束的非线性高斯系统滤波问题,在粒子滤波过程中,通过投影方法将状态向量投影到状态约束子空间,利用拉格朗日乘子法求解修正后的状态向量.由于在粒子滤波算法中可以针对状态估计或者粒子集修正,因此,对应了两种能够处理等式状态约束的粒子滤波方法.新方法与常规粒子滤波算法相比滤波误差明显降低.仿真结果验证了新方法的...     

渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。     

自适应平方根Unscented粒子滤波算法研究

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和可能出现粒子退化的问题,在吸收平方根滤波、自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的UPF算法。该算法由UKF算法得到重要性密度函数,通过自适应因子实时控制动力学模型误差,采用平方根分解法抑制系统状态协方差矩阵的负定性。仿真结果证明,文中所提出的自适应平方根UPF算法,不但适用于非线性、非高斯动态系统的滤波计算,而且能有效地改善滤波性能,提高SINS/SAR组合导航系统的定位精度。     

INS/DVL组合导航系统在水下载体中运用研究

根据水下载体长时间在水下盘行的特点，建立了INS／DVL组合导航的工作模式，推导了该组合模式的组合形式和卡尔曼滤波算法，并通过计算机仿真技术分析了INS／DVL组合导航系统的性能和精度，说明了在惯性导航系统基础上引入多卜勒速度计程系统可以极大提高载体在水下的导航精度。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS（Strap-down Inertial Navigation Systerm/Globle Position System）组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

Federated unscented particle filtering algorithm for SINS/CNS/GPS system

To solve the problem of information fusion in the strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation system described by the nonlinear/non-Gaussian error models, a new algorithm called the federated unscented particle filtering (FUPF) algorithm was introduced. In this algorithm, the unscented particle filter (UPF) served as the local filter, the federated filter was used to fuse outputs of all local filters, and the global filter result was obtained. Because the algorithm was not confined to the assumption of Gaussian noise, it was of great significance to integrated navigation systems described by the non-Gaussian noise. The proposed algorithm was tested in a vehicle’s maneuvering trajectory, which included six flight phases: climbing, level flight, left turning, level flight, right turning and level flight. Simulation results are presented to demonstrate the improved performance of the FUPF over conventional federated unscented Kalman filter (FUKF). For instance, the mean of position-error decreases from (0.640×10⁻⁶ rad, 0.667×10⁻⁶ rad, 4.25 m) of FUKF to (0.403×10⁻⁶ rad, 0.251×10⁻⁶ rad, 1.36 m) of FUPF. In comparison of the FUKF, the FUPF performs more accurate in the SINS/CNS/GPS system described by the nonlinear/non-Gaussian error models.     

SINS/GPS组合导航方法设计

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,重点研究联合卡尔曼滤波方法在组合导航中的应用,基于最优化理论的数据融合技术,通过分析纯惯性导航系统的误差,建立了组合导航系统的误差模型,设计了高可靠性、易于工程实现的简化联合卡尔曼滤波器和对应的数据融合算法。并对该导航系统进行了动态实验,结果表明组合导航能有效抑制导航参数误差,提高导航精度。     

Dead-reckoning/vision integrated navigation for mobile robot

0　INTRODUCTIONInordertofulfilamission ,amobilerobothastohaveanavigationsystem .Severaldifferenttechniques ,suchasGPS ,anddead reckoningandbeaconbasedsys tem[1～ 3] canbeusedforrobotnavigation .Foraparticularkindofmission ,arobotwillfulfil ,aproperkindofnavi gationsystemwillbeusedfortherobot.Sincealmostallnavigationsystemshavetheiradvantagesanddrawbacks ,sometimesasinglenavigationsystemcannotsatisfyalltherequirementsforfulfillingaparticulartask[4 ] .Sotwoorthreenavigationsystemshavetobei…     

基于地磁辅助惯性导航的状态反馈系统研究

针对MEMS技术的惯性传感器低精度的特点,提出一种高精度的组合导航算法,采用地磁辅助导航进行闭环校正,并对地磁的自差和航向角进行观测,以达到较高的惯性导航精度和更高的动态性能。实验证明,状态反馈的惯性导航系统能很好地克服惯导的误差累积,大幅度提高了地磁导航的抗干扰能力,得到较好的导航精度。     

车辆GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了车载GPS/DR/DM组合导航系统.通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性.车辆GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,GPS/DR/DM组合导航系统是一种较为理想的车辆导航系统.     

基于联邦滤波的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

针对INS导航定位的精度低、GPS导航定位的非自主性,采用INS／GPS组合导航的方式,重点阐述了系统模型的建立,在Matlab／Simulink平台下对系统进行仿真实验时,采用了基于无重置的联邦卡尔曼滤波器的组合方案,实验表明了组合系统比任何单一的导航系统的定位精度都要高,是一种可行的导航方法．