鲁棒无迹四元数卡尔曼滤波初始对准算法

针对GPS辅助的低精度捷联惯导系统行进间初始对准时GPS易受野值的影响和陀螺零偏的累积误差导致航向角误差曲线波动的问题,提出了一种鲁棒四元数无迹卡尔曼滤波初始对准算法.首先,建立了无迹卡尔曼滤波的预测模型和量测模型,分析了GPS野值对于观测矢量的影响;然后,推导了模值匹配权值函数,结合无迹四元数卡尔曼滤波设计了鲁棒四元...     

基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法

对传统多旋翼无人机姿态估计算法难以兼顾高精度、强实时性以及抗干扰能力差的问题,首先基于一种计算量较小的衍生无迹卡尔曼滤波算法,在量测更新中,将加速度数据和磁力计数据分为两个阶段进行姿态四元数校正处理,然后从旋转四元数的本质出发,推测出四元数各元素分别包含着不同的姿态角信息,最后将校正四元数分别乘上为降低校正过程中的相互干扰所设计的系数,提出一种基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法.通过使用PIXHAWK飞控数据,与传统姿态估计算法进行仿真实验对比,实验表明,本文提出算法与传统使用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)的姿态估计算法相比,在实时性、解算精度和抗干扰能力方面有较大提升.     

用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态

在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少.     

基于四元数姿态估计的捷联惯导初始对准算法

针对传统动基座捷联惯导系统OBA粗对准算法,在低精度传感器中,易受到陀螺零偏的影响,存在累计误差导致观测矢量精度低的缺点,本文研究了基于四元数的无迹卡尔曼滤波来进行载体的姿态估计。该方法可以估计陀螺仪的零偏,并在预测方程中将其去除,能够有效地抑制陀螺零偏带来的累计误差,从而提高姿态误差角的收敛精度。最后设计了仿真与车载实验,验证本文所研究算法的有效性。     

捷联惯导系统任意失准角双模型快速传递对准

传递对准是机载和舰载装备惯导系统初始对准的首选方案,由于传递对准大多在恶劣的外部环境下进行,使得常规的线性误差模型不能准确的描述传递对准过程中的误差传播特性,所以国内外研究者提出了一系列的非线性误差模型,但是这又带来了非线性系统状态估计时计算量较大的问题。针对这一问题提出了一种双模型快速传递对准方法,在传递对准的初始时刻,失准角较大时,采用基于速度加四元数匹配的非线性误差模型和非线性滤波算法如Unscented卡尔曼滤波进行传递对准状态估计,当失准角的估计达到一定的精度后对子捷联惯导进行一次校准,再切换到基于速度加姿态角匹配的常规线性误差模型和常规卡尔曼滤波,仿真结果表明,该方法能够获得比单独使用线性误差模型或非线性误差模型高的对准精度,并且计算量比采用非线性误差模型时大大减小。     

四元数卡尔曼滤波组合导航算法性能分析

为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间.     

LS-SVM在车载SINS大方位失准角传递对准上的应用

针对车载捷联惯导系统工作环境恶劣且子惯导系统精度低,使用传统的Kalman滤波进行传递对准存在精度低、实时性差的问题。根据车载特殊环境提出了一种基于LS-SVM的大方位失准角速度匹配传递对准方法,采用传统Kalman滤波器的输入输出样本对LS-SVM滤波器进行训练,避开了经典SVM求解时的优化运算,使其复杂度大大降低。在相同条件下与传统Kalman滤波仿真结果对比,LS-SVM方法的引入可以使系统对准时间缩短近50%,并适当提高了系统的对准精度。     

一种自适应滤波方法在捷联惯导系统大失准角初始对准中的应用

为了对静基座大失准角捷联惯导系统(SINS)进行初始对准,建立了在静基座下基于四元数的SINS非线性误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。为了在观测噪声方差未知的情况下估计SINS失准角,提出一种在线估计观测噪声方差矩阵的自适应扩展卡尔曼滤波方法。仿真结果表明,该自适应滤波方法能在观测噪声方差未知的情况下有效地对静基座大失准角SINS进行初始对准。     

无迹卡尔曼滤波算法在污水处理BSM1过程中的应用研究

污水处理过程具有多变量、强非线性和强扰动等特性,且系统输入具有随机性,不同天气状况和不同时间段的污水的排量不同.扩展卡尔曼滤波存在估计精度低和鲁棒性差等缺陷,当系统模型参数变化和外界环境噪声较大时,扩展卡尔曼滤波估计性能下滑.将无迹卡尔曼滤波算法应用到污水处理系统中,并与扩展卡尔曼滤波算法相比较,结果显示,无迹卡尔曼滤...     

基于卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法研究

针对MEMS惯性测量单元器件特性导致的测量精度低,数据发散和航向角积分漂移等问题,提出一种基于卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法。设计了4维卡尔曼滤波器,通过加速度计和磁力计的数据作观测量,对姿态解算过程中的四元数进行线性最优估计,在计算量没有大幅提高的前提下修正了四元数的值,进而完成了对姿态角和姿态矩阵的补偿。通过在无磁转台上进行静态测试以及在测试标定系统上进行动态测试,分析各轴向的补偿效果表明,该方法可以有效增强MIMU的动态跟随性能、明显提升姿态解算精度。     

自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法.该算法分为学习和估计两部分:学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习,得到系统回归模型及噪声协方差;估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程,相应的噪声协方差实时自适应调整.该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题,仿真结果验证了算法的有效性.     

自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法

针对现有弱敏无迹Kalman滤波需要代数求解增益矩阵耗时长和不能实时调节敏感性权重的问题,提出一种自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法.该算法在弱敏控制技术的基础上,重新定义弱敏无迹Kalman滤波的敏感性权重矩阵,将状态估计误差对不确定参数的敏感性加入滤波的代价函数,并通过最小化该代价函数得到滤波增益矩阵的解析解,...     

A skewed unscented Kalman filter

State estimation of nonlinear systems is a challenging task, especially when the Gaussian approximation fails. The unscented Kalman filter was proposed to deal with state estimation of nonlinear systems. We modify the traditional unscented Kalman filter to capture the third-order moment (skewness) of the state vector. Methods are also proposed to reduce the computation time of the suggested approach, and showing that the proposed algorithm is as fast as the unscented Kalman filter. Simulation results confirm that the method is better than, or at least as good as, the unscented Kalman filter.     

主–从滤波器设计及其在传递对准中的应用

本论文研究主一从自适应卡尔曼滤波器的设计及其在动基座传递对准中的应用．对于舰载惯性导航系统,利用速度加角速度匹配方案能够实现快速对准,然而该方案对船体挠曲变形比较敏感,若处理不当将造成对准精度下降．本文将挠曲变形视为对准过程中观测量的不确定性干扰噪声进行处理,并且利用方差匹配策略设计了主一从自适应滤波器,这两个滤波器并行运算,其中主滤波器用于估计惯性导航系统的状态,从滤波器用于估计噪声的统计特性．仿真结果表明,在对准模型存在未知的随机系统噪声时,所设计的滤波器能够快速且准确地估计出失准角,符合传递对准在快速性和精度方面的需求．     

加权观测融合非线性无迹卡尔曼滤波算法

针对非线性系统的无迹卡尔曼滤波器(UKF),应用加权最小二乘(WLS)法,提出了加权观测融合UKF滤波算法.证明了加权观测融合UKF滤波算法与集中式观测融合UKF滤波算法在数值上的完全等价性,因而具有全局最优性.一个带两传感器非线性系统的仿真例子说明了两种融合算法的有效性及等价性.     

Unscented and square‐root unscented Kalman filters for quaternionic systems

Proper construction of an unscented Kalman filter (UKF) for unit quaternionic systems is not straightforward due to the incompatibility between the algebraic properties of the unit quaternions and the common real vector space operations (additions and scalar multiplications) needed in the steps of a filter algorithm. This work studies, in detail, all UKFs and square‐root UKFs for quaternionic systems proposed in the literature. First, we classify the algorithms according to the preservation of the unity norm of the quaternion variables. Second, we propose two new algorithms: the quaternionic additive unscented Kalman filter (QuAdUKF) and a square‐root variant of it. The QuAdUKF encompasses all known UKFs for quaternionic systems of the literature preserving, in all steps, the norm of the unit quaternion variables. Besides, it can also yield new UKFs with this norm preservation property. The QuAdUKF's square‐root variant has better properties in comparison with all the square‐root UKFs for quaternionic systems of the literature. Numerical experiments for a spacecraft attitude estimation problem illustrate the theoretical results.     

基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法

提出一种基于加性无迹卡尔曼滤波的雷达目标跟踪方法。雷达跟踪系统为离散非线性系统,传统的解决方法是使用扩展卡尔曼滤波。无迹卡尔曼滤波用少量采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和方差的估计。用无迹卡尔曼滤波进行雷达目标跟踪。通过Monte Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度。     

遮挡情况下刚体位姿估计的自适应无迹卡尔曼分布式融合

针对视觉目标位姿估计系统中常出现的因为特征点遮挡而造成系统估计结果不准确的问题,本文提出了一种利用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)作为局部滤波器的分布式融合估计方法.通过引入改进的Sage-Husa噪声估计器自适应过程噪声.根据特征点识别量将遮挡情况分为部分遮挡和严重遮挡,对部分遮挡子系统根据先验信息修复缺失观测点后进行局部滤波估计,严重遮挡子系统不参与融合,利用当前时刻整体估计结果对其进行初始化.通过仿真获取了区分遮挡情况的阈值,实验结果表明所提方法能够提升系统在遮挡情况下的估计精度与鲁棒性.