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相似文献
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1.
新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动载体"当前"统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量维数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量维数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.  相似文献   

2.
恶劣环境下GPS定位估计滤波算法的非线性模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种附加测量模型用于GPS定位估计的系统方程,该方法可实现单机GPS在可捕获卫星数较少的恶劣环境下的定位.开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型,在测量模型中引入随位置变化的电离层误差补偿模型,利用平淡卡尔曼滤波(UKF)算法较好地实现了可见卫星为3颗条件下的定位估计.在仅有2颗卫星可见的情况下,进行了把高程加入测量模型做平面定位估计的尝试,并取得了较好的效果.GPS定位实验结果表明,在恶劣环境下,基于所提出的非线性模型得出的滤波定位估计值能达到理想的精度.  相似文献   

3.
弹道滤波是精确获取弹箭飞行弹道参数的关键技术之一.当采用卡尔曼滤波进行弹道滤波时,系统模型偏差可能导致滤波精度的降低.以某低旋尾翼弹为对象,对此问题进行了研究.提出一个较精确且便于工程应用的扩展质点弹道模型,由此建立了弹箭飞行状态方程;在坐标雷达体制下建立了量测方程;仿真分析了系统模型偏差对弹道滤波性能的影响,并提出一个基于过程噪声控制的弹道滤波方案.仿真结果表明:该方案可有效克服模型偏差的不利影响,弹箭侧偏的估计误差可减小50%以上,且系统计算量增加较少.研究结果可为弹道滤波的工程应用提供一定的参考.  相似文献   

4.
基于GPS弹道测量的卡尔曼滤波参数估计算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
申强  葛腼  彭博  何新 《北京理工大学学报》2009,29(12):1048-1051
为提高基于GPS定位的弹道辨识方法的实时性和可靠性,提出了一种以弹道微分方程四阶龙格库塔数值积分预测作为状态量递推的卡尔曼滤波弹道参数估计算法,并针对卫星接收机有粗大误差或失效情况对方法进行了改进. 利用卫星信号模拟器和C/A码GPS接收机构建半实物仿真系统对算法进行验证,该方法的弹道参数估计误差是GPS接收机正常工作时测量误差的30%~40%;且能在GPS接收机出现异常时继续给出接近实际的估计值.  相似文献   

5.
采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,根据GPS接收机实际能够输出位置与速度信息的特点构建了系统的量测方程,建立了标准的GPS动态定位卡尔曼滤波模型,并描述了算法的推导过程.仿真实验分析,带有速度信息的卡尔曼滤波方程在载体低速运行时位置误差会很大,通过改进卡尔曼滤波方程,在方程中附加一个权值,能有效的提高载体在低速运...  相似文献   

6.
基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
李桂芳 《科学技术与工程》2012,12(31):8143-8146
车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。  相似文献   

7.
在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。  相似文献   

8.
基于扩展卡尔曼滤波的GPS定位数据处理方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
徐宏宇  王浩 《科学技术与工程》2012,12(31):8137-8142
由于GPS信号容易受到遮挡、干扰等影响,有时会存在较大的系统噪声和量测噪声,这将引起GPS的定位精度受到较大影响。研究了一种利用扩展卡尔曼滤波对GPS定位数据进行处理的方法。对扩展卡尔曼滤波算法进行了深入分析,并结合GPS应用建立了系统的动态模型,对滤波算法的初值和系统噪声的进行了探讨。通过实测GPS数据对扩展卡尔曼滤波算法进行了验证,实测结果表明该算法对GPS应用系统的定位数据有较好的滤波效果,可以有效的提高GPS的定位精度。  相似文献   

9.
针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.   相似文献   

10.
陆基MMS(移动测图系统)是为满足现代工程建设和地理信息系统建立对数据采集的实时化和周期化要求而设计的3S(GPS,GIS,RS)集成系统.陆基MMS一般采用GPS(全球定位系统)和INS(惯性导航系统)的组合系统对载体进行定位,再由其它测图传感器获取载体与所测目标的相对空间位置关系,从而最终测取目标的地学空间位置.因此GPS/INS组合系统的精度对整个MMS的精度影响很大.目前,GPS/INS组合系统普遍采用卡尔曼滤波对两者的观测值进行滤波,但这种方法有不足之处.本文回顾了卡尔曼滤波在GPS/INS中的应用,提出了相应的改进方法,进而为改善MMS精度提出了举措.  相似文献   

11.
实时准确地测量船舶姿态,对船舶运输安全作业、舰船减摇控制等具有重要意义.对坐标系及其转换关系进行了定义,推导构建了基于加表、陀螺和GPS的组合姿态测量系统测量元件模型和全量模型,通过状态方程和测量方程的分析推导对全量模型进行了线性化处理,并对连续系统模型作了离散化处理.依据姿态角、陀螺漂移和速度的误差状态方程,引进GPS测量值,对系统状态进行卡尔曼信息滤波估计,从而得到陀螺的漂移误差,使姿态角的测量达到良好的效果.  相似文献   

12.
针对全球定位系统(global positioning system, GPS)的应用受限于美国,涉及隐私和安全等问题给出一种新的组合导航定位系统方案,该方案充分利用中国自主的研发技术,消除对GPS定位技术的依赖.为了验证该方案的可行性,进一步研究扩展卡尔曼滤波算法(extended Kalman filter, EKF)在BDS和DTMB定位系统中的应用.给出机动目标特性的运动模型,利用EKF进行最优估计,最后从动态定位跟踪轨迹、定位跟踪误差、和误差累积分布函数3个方面进行仿真验证.仿真结果表明,跟踪轨迹能够基本吻合于真实轨迹,偏差较少,且因视距中的误差小于非视距,视距环境中的效果更优.  相似文献   

13.
摘要:针对巡检机器人在校园环境中工作时,GPS信号易受树荫及较高建筑物遮挡而出现定位不准确的问题,提出GPS和ODO组合定位方法。该方法以GPS坐标信息为初始位置,里程计信息为主导航,GPS接收机的脉冲信号作为实时修正数据,利用卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到较为准确的状态估计值,最后利用状态估计值去修正系统的导航误差。同时在实验平台上进行验证仿真,实验结果表明,机器人以150cm/s的速度行驶80s后其轨迹误差能控制在5cm以内,得出利用多传感器融合技术可以提高机器人的定位精度和可靠性的结论,即通过对GPS和ODO组合定位方法能够有效提高机器人实时定位精度。  相似文献   

14.
一种用于GPS定位估计滤波算法的非线性模型   总被引:10,自引:0,他引:10  
提出了一种将现代非线性滤波技术用于GPS定位估计的方法,该方法可用于低价位的单机GPS接收器的定位,提高它们的定位精度和鲁棒性.应用该方法,根据单机GPS的原始数据、伪距和多普勒频移进行定位估计。开发了一种新的基于非线性滤波的位置和速度估计模型,该非线性模型具有随观察到的卫星数量而改变状态和测量元个数的动态特性.运用一种新型的非线性滤波-平淡卡尔曼滤波求解该模型.GPS定位实验结果表明.与通用的最小二乘迭代法或直接从接受机获得的结果相比,所提出的非线性模型得出的滤波估计结果具有较高的精度和鲁棒性.  相似文献   

15.
基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.  相似文献   

16.
针对超短基线下姿态测量结果稳定性差及可靠性低的问题,提出一种更加可靠稳定的基于超短基线的全球定位系统(global positioning system,GPS)姿态测量算法。构建了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering,EKF)模型,并对扩展卡尔曼滤波模型中测量噪声矩阵采用基于卫星高度角模型,得出比较准确的浮点模糊度;联立了载波双差观测方程和伪距双差观测方程,并采用改进模糊度最小二乘去相关平差法(modified least-squares ambiguity decorrelation adjustment algorithm,M-LAMBDA)进行快速模糊度固定解算;利用了滤波法进行姿态解算。实验结果表明,与其他测姿算法相比,该算法可适用于超短基线,能够提高姿态结果的稳定性与可靠性,在基线为20 cm静态环境中,该算法模型航向角的误差方差为0.1左右,航向角的绝对误差为2°左右。在基线为20 cm动态环境中,该算法模型航向角的误差方差为2左右,姿态角的绝对误差为3°左右。  相似文献   

17.
本文以静基座全球定位系统(GPS)实测定位数据为依据,分析其定位误差情况,并进行建模研究.研究表明,静基座GPS陆定位误差模型国定位星组的不同而有差异,但都含有周期为180~6005幅值为随机变量的周期误差和符合AR(1)模型的随机误差.木文采用半周期均值法和AR模型预报法对定位数据进行误差补偿.  相似文献   

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