衰减记忆自适应滤波在惯导系统传递对准中的应用

针对滤波稳定性问题,提出了一种改进的衰减记忆自适应滤波算法。通过引入衰减记忆滤波矩阵,根据残差序列输出的互不相关性,在线自适应地调整衰减因子,从而使衰减记忆滤波工作在最佳状态。将该算法应用于惯导系统的传递对准过程,仿真结果表明在模型和噪声统计特性的先验信息不准确时,该算法优于传统的卡尔曼滤波。     

基于加速度补偿的惯性行人导航非零速区间姿态估计CKF算法

姿态估计是导航解算的基础，在基于足绑式惯性测量单元的行人导航系统中，由于足部运动加速度变化频繁且剧烈，使得常见的姿态融合算法精度下降。为了减小运动加速度对姿态解算的影响，通过数据分析定义了可以进行加速度补偿的拟合区间，在零速检测的基础上给出了拟合区间的判定方法，提出了对加速度计的输出进行一阶拟合补偿的方案，并设计了能完成后续行人导航姿态估计任务的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法，在非拟合区间则采用三子样旋转矢量法进行姿态更新。在数值仿真中，将所提算法与纯三子样旋转矢量法进行了对比分析，对算法精度进行了测试，在行人导航试验中验证了算法的有效性。试验结果表明，在行走过程中及出现较大运动加速度的情况下，加入加速度补偿的CKF姿态估计精度平均提高了35.3%。在矩形闭合路径试验中，起终点水平误差降低了56.3%,起终点高度误差降低了20.3%。     

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.