改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用

为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星（INS/DS）组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明,在滤波精度相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性。     

基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)在系统噪声统计特性未知或不准确的情况下滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法。首先根据极大似然准则构造关于系统噪声统计的估计模型;然后引入滚动时域策略对所提模型进行优化;最后采用序列二次规划方法求取噪声统计的估计值,得到带有噪声统计估计器的自适应UKF。提出的算法可以实现系统噪声统计的在线估计,克服了标准UKF的缺陷。通过惯性导航/全球定位系统(inertial navigation system/global positioning system, INS/GPS)组合导航系统中的应用实例,验证了提出算法的有效性。     

深海采矿移动机器人的定位方法研究

深海作业技术的研究具有重要的战略意义,采矿移动机器人是深海采矿的载体,它的位置估计精度直接影响到控制质量和采矿效率。提出了一种基于伪长基线和航位推算的组合定位方法,建立了位置估计的卡尔曼滤波器结构。针对深海底的复杂未知环境,很难获得系统状态和测量噪声准确统计信息的情况,应用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合,在线修正滤波器的增益。仿真验证了该方法的可行性。     

基于Sage-Husa算法的自适应平方根CKF目标跟踪方法

在目标跟踪中,噪声的统计特性未知可能会引起滤波精度下降甚至发散,针对该问题,提出了一种新的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法。所提方法在常规Sage-Husa算法的基础上采用容积规则,推导出了一种适用于非线性系统的自适应噪声统计估计器。仿真结果显示,相对于标准的平方根容积卡尔曼,所提方法在噪声统计特性未知或时变的情况下滤波精度有显著提高。     

一类基于神经网络非线性随机系统自适应滤波

给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件，将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统，基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下，提出一类基于神经网络的非线性离散随机系统自适应滤波器的设计方法，考虑过程方程的动态特性和输出方程的静态特性，设计了动态神经网络作为系统的滤波器，前馈神经网络作为系统的输出预报器，充分利用已知观测信息训练两个神经网络，从而提高了状态估计的精度，该方法克服了扩展Kalman滤波要求模型和统计特性精确已知的不足，仿真例子验证了所提出的估计方法的有效性。     

一种新的北斗/罗兰C组合导航滤波算法

改造后的罗兰C系统可作为伪卫星,与国内已有的北斗系统进行组合导航,在2颗卫星、2个罗兰台构成四伪距定位的基本定位方程的基础上,推导了该组合导航系统的一种直接迭代算法,设计了一种噪声实时估计卡尔曼滤波定位算法,通过对系统噪声和量测噪声进行实时估计,使系统统计特性更符合实际情况,提高了算法的精度.跑车试验定位结果表明,采用所设计的改进卡尔曼滤波算法后,定位结果得到明显改善.     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

组合导航系统的自适应MCMC信息融合算法

针对组合导航系统为高维非线性非高斯的特点,提出了一种在线实时调整粒子个数的自适应MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波算法.该算法利用基于KLD(Kullback-Leibler Distance)采样方法的自适应粒子个数调整算法在线调整MCMC粒子滤波过程中的粒子个数,利用预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高MCMC粒子算法的实时处理能力.最后,将该算法应用到了组合导航系统中进行了仿真研究.通过仿真结果可以看出,该算法在保持了MCMC粒子滤波算法的估计能力的同时,有效降低了算法的计算量,更适合于实际应用.     

无源北斗/高度组合导航自适应滤波算法

为了减小用户机动对无源北斗双星组合导航系统定位精度的影响,论文研究了自适应滤波定位算法.首先,在分析组合导航算法Singer模型的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案.然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑系统,实时调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位算法模型对用户机动的适应性.最后,通过仿真验证,设计的模糊逻辑自适应滤波算法能根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度.     

组合导航系统的模糊信息融合

为了解决联合卡尔曼滤波法存在的不足，文中给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法，该方法可以在线对噪声统计特性进行修改。它不仅可以对子滤波器进行自适应，而且对主滤波器的融合方式提出了全新的信息融合算法，构造一个模糊推理系统，根据实际情况由该系统得到各子滤波器的各状态估计量的不同信任权值，实时地进行加权融合，既避免了传统联合卡尔曼法的复杂计算，又提高了融合精度。最后把此法用于INS／GPS组合导航系统中，仿真结果证明该方法是有效的，实用的。     

基于自适应的单形采样UKF组合导航算法

在SINS/GPS组合导航系统中,传统的无迹卡尔曼滤波 (unscented Kalman filter,UKF)采用对称采样无迹变换(unscented transform,UT),计算量大,而且采样点到中心点的距离会随着状态维数的增加而增大,产生采样的非局部效应。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高系统的实时性,采用比例UT变换来解决采样过程中的非局部效应,通过自适应调整比例因子来提高UKF的估计精度。由此引入了一种改进的UKF算法——自适应比例无迹卡尔曼滤波(adaptive scaled unscented Kalman filter, ASUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中。仿真结果表明,这种方法计算量小且精度较高。     

联合高斯回归的平方根UKF方法

针对传统的滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确的限制这一问题,提出一种将高斯过程回归融入平方根不敏卡尔曼滤波（unscented Kalam filter,UKF）算法中的滤波算法。该算法用高斯过程对训练数据进行学习,得到动态系统的回归模型及系统噪声的协方差;采用标准的平方根UKF算法,状态方程和观测方程,相应的噪声协方差由高斯过程实时自适应调整。将应用于飞行器SINS/GPS组合导航,结果表明,该方法能够自适应系统噪声,收敛速度快,导航精度高。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

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.     

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...     

基于Kalman／UKF组合训练神经网络的初始对准方法

针对基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的神经网络训练学习方法存在的计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于Kalman/UKF组合滤波原理的神经网络学习方法,该方法综合了Kalman滤波对线性系统和UKF对非线性系统的最优估计的优势,在保证神经网络权值估计精度的同时,有效降低了神经网络权值学习的计算量,提高了神经网络训练的实时性。最后将该利用方法训练的神经网络应用于惯性导航系统的非线性初始对准过程中,并进行了仿真研究。仿真结果表明利用提出的算法训练的神经网络与基于UKF训练的神经网络具有相同的对准精度和实时性,而提出的算法的有效降低了神经网络训练的计算量,提高了训练的运行效率,是解决惯性导航系统初始对准的一种有效和实用的方法。     

基于自适应航迹融合算法的GPS／SINS紧组合导航系统研究

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案.设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹.数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力.     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.     

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。