位置-姿态并行滤波的DR/GPS组合导航算法

文章提出了带有反馈校正的位置、姿态并行滤波器结构,以满足各子系统对滤波周期的不同要求。结合姿态角子系统特点设计了量测噪声方差阵自动加权的自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真结果表明该算法能够有效地利用各传感器信息,给出较好的融合结果。     

量子PSO粒子滤波在DR/GPS组合导航系统中的应用

将量子粒子群优化(QPSO)算法与粒子滤波(PF)相结合,提出了量子PSO粒子滤波(QPSO-PF)算法,对航位推算(DR)与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过QPSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了PF的精度。DR/GPS组合导航系统跑车实验结果表明:该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

车辆GPS/DR/GlS组合导航定位系统

随着GPS、DR导航定位技术的日益发展,以及GIS技术广泛应用,三者之间的结合应用于车辆导航定位已成为必然.首先分析了当前采用不同定位技术的导航系统的特点,并提出了基于DGPS/DR/GIS组合技术的车辆导航定位系统,从整个组合导航系统结构等方面介绍了整个系统的硬件和软件组成及其各部分的特点和功能.该系统的提出是对我国车辆智能导航系统开发的一种新尝试.     

车辆GPS/DR/GIS组合导航定位系统

随着GPS、DR导航定位技术的日益发展,以及GIS技术广泛应用,三者之间的结合应用于车辆导航定位已成为必然。首先分析了当前采用不同定位技术的导航系统的特点,并提出了基于DPGS／DR／GIS组合技术的车辆导航定位系统,从整个组合导航系统结构等方面介绍了整个系统的硬件和软件组成及其各部分的特点和功能。该系统的提出是对我国车辆智能导航系统开发的一种新尝试。     

北斗/DR组合导航融合算法及其在物流中的应用

介绍了我国自主研制的北斗卫星导航定位系统.针对该导航定位系统中存在的问题,以无惯性测量元件的DR作为其补充定位方式,设计了北斗/DR组合导航定位系统,并找出了一种组合导航定位的卡尔曼滤波算法,有效地提高了组合导航系统的定位精度.提出了将北斗/DR组合定位系统应用于现代物流管理信息系统的解决方案,分析了将北斗定位系统应用于现代物流管理的优势.     

GNSS/DR组合导航系统中粒子滤波算法研究

随着车辆组合导航系统的发展,其算法研究也引起了广泛的重视。该文对车载GPS/DR组合导航系统的算法进行了研究,由于卫星信号易受到复杂环境的干扰和影响,导致使用卡尔曼滤波会有较大的误差结果。粒子滤波就能很好的处理这种情况,具有鲁棒性。仿真结果表明,粒子滤波算法优于卡尔曼滤波,更能减少定位误差。     

GPS/DR组合导航FAIMM滤波算法仿真研究

研究GPS/DR组合导航滤波问题。GPS/DR组合导航系统量测噪声统计特性随载体机动发生变化导致传统滤波算法滤波效果下降,针对此问题,提出了一种模糊自适应交互式多模型(Fuzzy Adaptive Interacting Multiple Model,FAIMM)滤波算法,将模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FAUKF)与交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)相结合,不需要预先设置模型集就能实现对载体量测噪声模式的覆盖。仿真结果表明:改进算法能够实时调整滤波器量测噪声参数,适应组合导航系统量测噪声变化,得到了与模型集完备的IMMUKF相当的导航滤波效果。     

基于GPS/DR的GPS滞后时间自适应检测算法

针对GPS输出信息的随机延迟特性,基于航位推算(DR)系统惯性器件的实时性与短时高精度,提出了航向差和速度自适应GPS滞后时间检测方法,在此基础上,对GPS和DR数据进行数据对准,提出了自适应GPS滞后时间处理算法。在GPS/DR实际系统中的应用结果表明,本算法能够准确检测出GPS的滞后时间,提高车辆的定位精度。     

一种低成本GPS/DR组合导航系统设计

根据车载导航的特点,运用单自由度的加速度计代替里程计,提出一种基于低成本的单陀螺仪单加速度计的航位推算(DR)方案。航位推算短时精度高,但误差会随时间积累而变大,DR与GPS导航利用扩展型卡尔曼滤波,形成GPS/DR组合导航系统,融合2个系统的优势,完善导航能力。实际测试结果表明,该GPS/DR组合导航系统能满足车载导航的基本需求,在城市峡谷中有较高的定位精度,且在GPS信号遮挡时能保持定位。     

基于球面模型的GPS／DR组合导航系统研究

在GPS／DR组合导航中,一般是基于二维平面建立的航位推算模型,由此建立常系数矩阵的卡尔曼滤波方程,并在此基础上求解。但是,实际运动物体都是在地球球面上运动 。为了获得更精确的运动物体的数学模型,本文建立了GPS／DR组合导航系统的球面模型,得到了含不确定性参数系数矩阵的卡尔曼滤波模型,并利用改进的鲁棒卡尔曼滤波算法分别对运动体沿经度、纬度线和曲面圆周运动进行了仿真。仿真结果表明,基于本文建立的模型下的鲁棒卡尔曼滤波算法比常规卡尔曼滤波精度更高。     

UKF联合滤波器在车辆定位系统中的应用

传统的应用于GPS/DR组合定位系统中的联合卡尔曼滤波器都是由扩展卡尔曼滤波器(EKF)构成,而EKF具有滤波收敛速度慢、对系统模型误差和噪声统计特性的鲁棒性差和实际中难以实施等缺点,这些对联合卡尔曼滤波器的整体滤波性能和实用性都会产生不利影响.针对这一问题,通过用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来替代EKF构成一种新型的基于UKF的联合卡尔曼滤波器,并将这种联合滤波器应用于GPS/DR车辆组合定位系统中.通过详细的计算机仿真和分析后,结果表明与传统的基于EKF的联合卡尔曼滤波器相比 ,该联合卡尔曼滤波器的滤波精度、收敛速度、鲁棒性、实用性和可靠性都得到了很大的改善,满足了定位系统低成本和高精度的要求,具有一定的应用价值.     

一种改进的粒子滤波算法及其在GPS/DR组合定位中的应用

针对粒子滤波的重要性密度函数选择问题,提出一种基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的改进粒子滤波算法。该方法利用集合卡尔曼滤波产生粒子滤波在每一时刻各粒子的重要性密度函数,在融合最新观测信息的同时,使重要性密度函数更加符合状态的真实后验概率分布。为消除样本枯竭现象,对重采样后的粒子进行马尔科夫链蒙特卡洛处理。在仿真实验中,将新算法用于GPS/DR组合定位系统,与粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波以及无迹粒子滤波进行比较。仿真结果表明,该算法的估计精度高于传统粒子滤波算法,同时其能够有效控制计算量,并且在粒子数目较少时仍能保证较好的估计性能。     

基于神经计算的GPS／SINS组合导航滤波器设计

将线性二次型最优化方法与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络相结合，研究了一种基于神经计算的滤波算法。而且，将算法应用于全球定位系统（ＧＰＳ）与捷联惯导系统（ＳＩＮＳ）的组合导航，通过计算机仿真，与卡尔曼滤波算法结果进行了比较，说明了该滤波算法的有效性和实用性。     

基于改进UKF的GPS非线性动态滤波研究

为了提高动态定位精度,将一种改进的UKF(Unscented galman Filter)算法应用在GPS非线性动态定位解算中.将UKF算法与IEKF(Iterated Improved Kalman Filter)算法相结合,因此保持了基本UKF算法易于实现和收敛速度快的优点,同时由于滤波值是通过迭代扩展的卡尔曼滤波机制得到,进而更新值能更准确的逼近非线性系统状态概率密度函数,具有更高的精度.应用于GPS非线性动态滤波定位中,仿真结果表明:与UKF算法相比,算法能够明显提高定位精度.     

一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法

组合导航系统的数字仿具对于系统、方案论证有着重要的意义，目前国内各种期刊当中关于SINS／GPS组合导航方面的文章都较少涉及数字仿真的算法，针对这种情况，在查阅有关文献、上机实验的基础上，文中总结出了一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法。SINS和GPS采用位置、速度综合模式，使用卡尔曼滤波技术，给出了数字仿真结果，并对结果进行了分析。     

IMU/GPS/DCM组合导航系统全组合算法研究

通过分析姿态组合算法中平台误差角与姿态误差角物理意义的不同,推导并得到了二者之间的转换关系;利用联邦滤波技术,设计了弹载IMU/GPS/DCM组合导航系统,其中IMU为战术级捷联式惯导系统,GPS为普通民用级;仿真结果表明在元器件精度很低的情况下,使用文中的算法及系统设计依然可以实现高精度导航;组合导航系统的姿态误差角可控制在10角分左右,位置精度在3 m以内,具有较高的实际应用价值。     

自适应模糊粒子滤波在组合导航中的应用

常用的卡尔曼滤波不能解决组合导航系统中的非线性问题,为了进一步提高组合导航系统定位性能,基于粒子滤波和模糊逻辑提出自适应模糊粒子滤波方法.该方法减小了对系统动态及工作环境的依赖,提高了对载体状态的估计精度.并且解决了组合导航系统中卫星信号被遮挡的情况下进行状态估计的问题.通过利用GPS与INS组合导航系统数学仿真证明了方法的可行性、及对组合导航系统的定位精度和鲁棒性的提升,是对于目前常用的组合导航算法的拓展和完善.有很好的应用价值.     

UKF在INS/GPS直接法卡尔曼滤波中的应用

提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导航参数作为量测,采用UKF方法对系统导航参数直接进行估计.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了直接法卡尔曼滤波中系统状态方程的非线性问题,并使INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度.     

北斗双星定位系统上的基于联邦Kalman滤波的组合导航技术

作为常用导航手段的惯性导航、GPS系统等单一的导航设备,已不能满足现代电子战条件下的作战使用需求。因此,目前世界各国广泛采用多设备组合、冗余设计、多功能的组合导航系统。本文设计了基于联邦Kalman滤波的组合导航技术,进行了相应的数据仿真实验,并使用北斗星定位系统上的实际运行数据进行了算法验证,从而验证了在北斗双星定位系统上使用基于联邦Kalman滤波组合导航技术的有效性和可行性,为未来进一步在中国独立自主研究的北斗双星定位系统上进行实际的工程应用和商业应用奠定了良好的基础。     

基于GPS残迹的分布式导航算法

全球定位系统(GPS)通信中断等问题经常导致寻路导航系统的失效。为实现寻路导航系统的有效容灾,提出基于GPS残迹的分布式导航算法GVDN。给出算法的主要思想、算法模型、数据结构及运行流程,应用蒙特卡罗方法设计道路可通行程度评估方案,并进行算法效能分析。仿真实验结果证明,该算法具有较好的容灾性能和响应速度。