联邦自适应滤波在SINS／北斗／星敏感器组合导航系统中的应用

本以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础，构建了SINS／北斗／星敏感器组合导航系统．由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差，因此在采用常规卡尔曼滤波时，组合的效果往往很差．针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的Salychev O联邦自适应滤波算法，仿真表明，与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比，本的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统，能有效提高导航精度．     

一种联邦滤波在定姿系统中的应用研究

以SINS／GPS／TCM2电子罗盘组合定姿系统作为研究对象．建立了SINS、GPS、TEM2电子罗盘的数字模型,根据联邦滤波器的结构组成,以SINS作为参考系统,分别与GPS、电子罗盘组成2个滤波器．运用联邦滤波器算法对定姿系统进行了数据仿真,结果表明,联邦滤波的滤波精度与集中卡尔曼滤波精度相同,同时证明了不同的信息分配系数会导致子滤波精度发生改变,而对全局滤波精度没有影响．     

微小卫星姿态确定系统多信息融合滤波技术

采用微小卫星姿态动力学,并针对太阳敏感器/磁强计/卫星导航系统(GPS)接收机多姿态信息融合的特点,提出一种基于融合反馈模式的改进联邦滤波姿态确定方法,各子滤波器只完成量测更新,由主滤波器完成时间更新与预测信息的分配.给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程和各子系统的量测方程,基于磁强计测量信息,对微小卫星的主要干扰源剩磁进行建模.仿真结果分析表明:基于剩磁建模的姿态动力学模型可有效提高姿态确定的精度;改进联邦滤波算法减少了系统的计算量,保证了可靠性.     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响。同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低、稳定性差,还有可能发散。采用常规卡尔曼滤波无法解决此问题。为此研究了一种基于UKF的自适应卡尔曼滤波算法。在系统噪声统计特性未知时,此算法能自动平衡状态信息与观测信息在滤波结果中的权比,实时调整状态向量和观测向量的协方差,从而提高系统的性能。仿真结果显示,使用自适应UKF算法与普通的UKF算法相比,可以获得更优的导航精度和稳定性。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

联邦自适应滤波在SINS/北斗/星敏感器组合导航系统中的应用

本文以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础 ,构建了SINS/北斗 /星敏感器组合导航系统 .由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差 ,因此在采用常规卡尔曼滤波时 ,组合的效果往往很差 .针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的SalychevO联邦自适应滤波算法 ,仿真表明 ,与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比 ,本文的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统 ,能有效提高导航精度     

导航系统中量测滞后异步多传感器集中滤波算法

为解决异步多传感器组合存在的信息更新频率不同步,借鉴联邦滤波子滤波器的结构设计,提出在集中滤波器内根据组合时刻量测值的不同,选择相应量测矩阵进行切换的方法实现多传感器的异步组合.同时在该算法的基础上,利用非延时量测信息补偿滞后量测的方法,解决了多传感器组合量测滞后的问题.该算法在GPS/CNS/SINS组合导航实时仿真系统的应用表明,量测矩阵的切换对系统状态变量的滤波迭代没有不利影响,补偿量测滞后的方法对降低滤波误差有明显作用,滤波结果精度较高.     

多传感器信息融合技术在INS/GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题,提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。文中首先介绍了信息融合的基本原理、关键技术以及常用方法,然后以INS／GPS组合为例,对组合导航系统的工作原理和模型建立进行了分析．最后对基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法进行了论述与分析．该方法可提高导航系统的计算精度和速度．有较好的容错性和环境适应性,可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径。具有实际使用价值。     

移动卫星通信系统组合姿态估计算法

针对宽带移动卫星通信系统传感器直接融合姿态估计算法易受外界因素干扰、估算误差难以校正的问题,提出了一种移动卫星通信系统组合姿态估计算法。该算法以移动卫星地球站载体的位置误差、速度误差和姿态误差为系统状态量,建立了9状态的组合导航姿态估计模型;通过使用GPS航向角辅助观测解决了组合姿态估计算法航向角可观性弱、姿态角估计值易发散的问题;通过将转弯判断规则和Sage-Husa自适应控制算法进行融合,降低了GPS航向角测量误差对姿态估计的影响,提高了组合姿态估计算法的精度。实验结果表明:移动卫星通信系统组合姿态估计算法计算简单、实时性好,姿态估计精度优于传感器直接融合算法,其姿态估计误差可控制在±0.5°以内,最小均方误差值小于0.4,满足低成本宽带移动卫星通信波束对准要求。     

组合导航系统中的联邦滤波算法研究

分析了联邦滤波算法的理论基础,并讨论了联邦滤波器的４种设计方案,针对一多传感器组合导航系统进行了仿真,仿真结果表明了联邦滤波算法在估计精度、容错性及数据处理能力等方面具有很好的性能,可以实现未来组合导航高精度,高容错性高可靠性。     

基于联邦卡尔曼滤波的某舰船组合导航系统的设计

为了得到更高精度的导航信息,在某船现有的固定指北惯性导航系统的基础上,将惯导与GPS结合,设计了一种基于联邦卡尔曼滤波的舰船用组合导航系统,研究了该组合导航系统的数据处理方法,并对该组合方式进行仿真,验证了可行性.     

广义联邦滤波器的设计与实验

为了克服联邦滤波器理论中对滤波器维数的限制,基于信息滤波算法和信息分配原理,发展了广义联邦滤波器设计理论。提出了当主滤波器维数和局部滤波器维数不相同时,广义联邦滤波器达到全局最优的解析补偿方法。并将上述设计方法应用到双MIMS/GPS组合导航系统实验中。实验结果表明:经解析补偿的广义联邦滤波器的定位精度同集中Kalman滤波器的定位精度十分接近,具有全局滤波最优性。广义联邦滤波器的设计使联邦滤波理论更加完善,增强了其实用性。     

可重复使用助推器组合导航技术研究

为提高火箭动力返回工作模式下可重复使用助推器(RBV)的导航精度,设计了一种组合导航方案。建立了发射点惯性坐标系下的导航系统误差模型,改进了基于联邦滤波的多传感器信息融合技术。针对估计误差方差阵的特点,提出了一种分块阵求逆的部分信息融合方法。基于典型飞行环境的数学仿真表明,该组合导航方案和算法提高了RBV返回过程特别是着陆点处的导航精度。与惯性导航系统相比,组合导航的定位误差由102m级降低到5 m以内、测速误差由0.2~1.0 m/s降至0.01 m/s以内、定姿精度由0.1′提高到0.02′。     

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

基于EMD-小波随机消噪模型的GPS/INS组合导航

为提高GPS/INS组合导航精度,提出了EMD-小波INS随机误差削弱模型.首先分析了GPS/INS组合系统的误差特点,给出组合导航的基本原理.基于EMD的多尺度结构,结合小波分解理论,提出基于EMD-小波的GPS/INS组合导航技术路线.采集新南威尔士大学校园内的实测数据,分别选用1s与2s的GPS采样信息和100 Hz的INS数据,进行融合试验.用随机模型消噪前后的INS数据计算导航解,并与GPS测量的位置进行比较,分析误差分布情况.结果表明,滤波后的INS自主导航解要优于滤波前.当GPS更新周期为1 s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高9.07％,13.89％,35.14％,残差最大值分别减小2.62％,19.54％,31.23％.当GPS更新周期为2s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高17.82％,23.46％,22.48％,残差最大值分别减小14.34％,28.85％,17.48％.     

基于SINS/星敏感器的组合导航模式

针对利用捷联惯导系统导航的不足,提出了一种基于捷联惯导系统/星敏感器的新组合导航模式,来提高飞行器导航的精度和速度.利用星敏感器得到恒星星光矢量在星敏感器CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中对应的坐标值,然后分别进行坐标变换得到星光矢量在数学平台坐标系和地理坐标系中的坐标角度值.以Kalman滤波为基础,将所得到的星光坐标角度值和姿态角速度进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角参数.详细推导了SINS/星光的组合导航算法,并通过仿真证实了该方案可提高导航系统的精度和速度,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值.     

联邦滤波信息分配方法及其在传递对准中的应用

针对高动态导航环境中固定信息分配策略不能满足应用需求的问题,根据联邦滤波公式定量分析了信息分配系数的选择对各子滤波器精度、鲁棒性及计算稳定性的影响.考虑通过提高无故障子滤波器的鲁棒性来提高联邦滤波器的快速重构能力,同时兼顾子滤波器的精度和计算稳定性,提出了基于模糊规则表的信息分配策略,给出了实现该策略的具体方法,并将其用于某导航系统的快速传递对准中.理论分析与仿真结果表明,该方法可以有效提高无故障子系统对系统故障的抗干扰能力,并可保证系统的计算稳定性.     

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。     

基于置信度加权的INS／BD／GPS组合导航信息融合

针对联邦卡尔曼滤波算法存在的不足,将标准卡尔曼滤波方法和置信度加权方法相结合,应用于组合导航系统.该方法利用了自适应神经网络模糊推理技术非线性、快速实时、自适应学习的优点,将滤波器的输出数据进行置信度判别,得到各个子系统加权值,最后进行加权融合得到全局输出.仿真结果表明:基于ANFIS神经网络置信度加权的组合导航信息融合技术在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度.     

一种动对动相对定位中平滑惯导辅助模糊度解算策略

针对基于单频载波相位的动对动相对定位中实时模糊度固定可靠性不高的问题,本文提出了一种基于DGNSS/INS紧组合的平滑惯导辅助模糊度解算策略,以提高低成本接收机高精度定位的普适性。首先,基于伪距和载波相位观测量构建动对动相对定位模型;其次,对惯性导航数据进行卡尔曼滤波处理,并利用滤波平滑后的惯导位置预测卫地距重构双差观测方程并构造惯导位置约束方程,继而获得较高精度浮点解及其协方差阵,采用LAMBDA算法进行整周模糊度固定及Ratio检验;最后,由DGNSS/INS紧组合算法对惯性误差进行反馈校正,以维持惯性高精度导航。实测数据实验结果表明,对比没有惯导辅助、有惯导辅助和经滤波平滑后的惯导辅助结果,本文采用的方法可以有效地提高模糊度浮点解精度,减小模糊度搜索空间,提升整周模糊度固定成功率,三种方法下模糊度固定成功率分别为92.3%,99.1%和99.6%,并最终实现厘米级动态相对定位。