基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究

在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。     

车载DR导航的非线性滤波方法研究

针对扩展卡尔曼滤波方法(EKF)用于车载DR导航系统滤波中存在的一些缺点,将一种新的滤波方法—UKF滤波方法用于车载DR导航系统的非线性状态估计中。该滤波方法与EKF方法相比具有容易实现和滤波精度高的特点。通过非线性状态估计UKF方法大大提高了导航系统的精度。为了检验其有效性,将这两种方法分别对车载DR导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明UKF方法优于EKF方法,是一种理想的车载DR导航非线性滤波方法。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator, USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题, 提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler unscented Kalman filter, DEUKF)算法。通过正、反欧拉角相互切换, 在正、反欧拉微分方程精华区进行姿态滤波更新, 避免了奇异性, 确保了滤波精度。捷联惯性导航系统/全球定位系统直接式组合导航仿真试验与车载实验结果表明, 相比较于USQUE算法, DEUKF算法计算量小、实时性好, 水平姿态角估计精度与USQUE相当。     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

基于自适应预测滤波的视线转率估计方法

针对空间目标拦截过程中,视线转率估计模型强非线性噪声非高斯的问题,提出了预测滤波与扩展卡尔曼滤波相结合的转率估计方法.该方法在线实时估计并修正系统模型,滤波同时引入自适应方法,在线调整模型的噪声方差.仿真结果表明,与无迹滤波相比,该方法计算量小、收敛速度快、对模型误差的鲁棒性强,可以有效提高视线转率的估计精度,进而提高制导精度降低脱靶量.     

基于无轨迹卡尔曼滤波的大失准角INS初始对准

讨论了大失准角情况下，惯性导航系统（INS）初始对准的非线性误差模型，分析了无轨迹卡尔曼滤波原理，提出将无轨迹卡尔曼滤波（UKF）技术应用于惯性导航系统初始对准ψ角估计中，进行了静基座状态下的初始对准仿真。仿真结果表明，在方位误差角为大角度，水平误差角为小量的情形下，无轨迹卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波（EKF）对准时间更快，估计精度更高。当ψ角三个分量均为小量时，无轨迹卡尔曼滤波也具有很好的性能。     

CCD星敏感器辅助光纤陀螺在线标定技术

首先建立陀螺在线标定模型,然后以电荷耦合器件星敏感器输出的姿态四元数和陀螺输出的载体相对于惯性空间的姿态四元数构造量测量,采用模型预测滤波与扩展卡尔曼滤波相结合的方法,将部分陀螺误差项作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,最后对该算法进行了数学仿真。仿真结果表明,该方法能有效地完成陀螺在线标定,标定精度和速度明显优于传统方法。这种在线标定的处理方法在实际使用和维护中具有极大便利。     

UKF滤波方法及其在车辆导航状态估计中的应用

在车载导航系统中，通常采用EKF作为状态估计方法提高导航的精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷，因此将其用于导航系统的非线性估计时，存在估计误差，从而影响导航系统的精度。为了获得更高的导航精度，将一种新的滤波方法-UKF方法用于车载导航系统的状态估计中。对一个车载DR／GPS组合系统，将EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真。仿真结果表明：在车载导航状态估计中，UKF方法优于EKF方法。     

小型尾坐式飞行器航姿测量系统设计与验证

针对小型尾坐式飞行器航姿测量问题,设计了航姿测量系统。采用四元数法更新航姿参数再转换成欧拉角输出。由于小型尾坐式飞行器姿态变化范围大,针对传统四元数到欧拉角的转换算法在扰动下航向和姿态角易发生振荡的问题,提出了一种改进的全姿态四元数转换到欧拉角的转换算法,通过分析姿态矩阵中元素的符号,由四元数得到两组欧拉角,以姿态控制利益为牵引,选择正确的一组。针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法在外界噪声干扰下测量精度降低的问题,引入自适应算法,使量测噪声统计特性随噪声的变化而自适应的调整,提高系统的抗干扰能力。针对小型尾坐式飞行器姿态易突变的问题,设计了强跟踪滤波器,利用多个渐消因子减小历史数据在测姿中的作用,提高当前信息的比重,提高系统对突变姿态的跟踪精度。最后,通过实验验证了全姿态解算算法、自适应UKF滤波算法和强跟踪算法的可行性,实验结果表明了设计的航姿测量系统对小型尾坐式飞行器的适用性。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

Unscented Kalman filter for SINS alignment

In order to improve the filter accuracy for the nonlinear error model of strapdown inertial navigation system (SINS) alignment, Unscented Kalman Filter (UKF) is presented for simulation with stationary base and moving base of SINS alignment. Simulation results show the superior performance of this approach when compared with classical suboptimal techniques such as extended Kalman filter in eases of large initial misalignment. The UKF has good performance in case of small initial misalignment.     

基于UKF-IMM的双红外机动目标跟踪算法

为了有效解决红外机动目标跟踪精度问题,提出基于UKF的交互式多模型IMM红外机动目标跟踪算法.该方法采用Markov过程描述多个目标模型间的切换,同时导出滤波器输入输出均加权的交互式算法.滤波器采用UKF,避免计算扩展卡尔曼滤波EKF所需的Jacobi矩阵,适用于非线性、非高斯的目标系统模型和观测模型,同时UKF可供多个模型共用,便于软、硬件实现.最后,用双红外探测器对S型机动目标进行仿真实验,给出应用该方法的具体步骤,验证了IMM-UKF的稳定性、有效性和精确性.     

EKF与UKF在紧耦合组合导航系统中的应用

为了检验扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)与无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)在紧耦合组合导航系统中的性能,给出了地心地球固连(earth-centered earth-fixed,ECEF)坐标系下惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差方程.将该方程作为系统方程,GPS伪距测量方程作为系统测量方程,推导得出了EKF和UKF的滤波方程.仿真验证了EKF和UKF可以良好地应用于紧耦合系统,其定位精度优于单独使用GPS信息得到的导航解,UKF与EKF二者性能相当,UKF略优.     

ICDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用

针对大方位失准角捷联惯性导航系统误差模型非线性的特点,利用基于迭代测量更新的中心差分卡尔曼滤波(iterated central difference Kalman filter, ICDKF)方法进行初始对准。与传统的非线性扩展卡尔曼滤波相比,ICDKF不仅能够提高滤波精度,而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的雅可比矩阵的推导;同时ICDKF通过迭代测量更新,提高了目前存在的中心差分卡尔曼滤波的估计精度。仿真结果进一步表明ICDKF算法的可行性与优越性,能够满足初始对准的要求。     

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF, STSRUKF)导航方法。该方法中利用星敏感器和光学导航相机设计出导航方案,并通过转换方程将间接量测量转换为观测量。针对平方根UKF（square-root UKF, SRUKF）在高阶系统中因为sigma点的零权值系数是负的或者数值计算误差太大时而可能造成滤波器发散问题,采用一种改良的平方根分解方法,改善了滤波器的稳定性。同时,基于强跟踪滤波器理论（strong tracking filters, STF）,引入多重自适应衰减因子调节协方差矩阵,使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性,改善了滤波器的估计精度。将该方法应用于卫星自主导航系统中,实验仿真结果表明,相对于平方根UKF和STF,该方法不仅保证了系统的可靠性,还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。     

UKF方法在惯性导航系统初始对准中的应用研究

针对初始对准的精度直接影响系统工作性能问题,在初始对准中引入Unscented卡尔曼滤波算法(UKF)。Unscented卡尔曼滤波算法没有把非线性系统近似为线性系统,而是使用确定性样本的方法处理非线性问题,使采样点的均值和方差完全符合实际的非线性系统的均值和方差,解决了惯性导航系统正常工作的基本条件。仿真结果显示,使用Unscented卡尔曼滤波时惯性导航系统初始对准的精度和稳定性都好于普遍使用的广义卡尔曼滤波方法。