GPS/INS超紧组合导航滤波器的优化设计

在极高动态条件下,GPS （global positioning system）接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS （inertial navigation system）超紧组合系统的崩溃.为解决这一问题,对伪距率跟踪误差建模,并将其扩充为导航滤波器状态量.但此时扩维导航滤波器维数过高,因此又通过星间单差和两阶段Kalman滤波对该滤波器进行了降维处理,从而在不损失导航精度的前提下,大幅降低了系统的计算复杂度.最后,以某次火箭弹试射时所遥测的惯性器件输出值为基础,通过半实物仿真验证了新型导航滤波器的有效性.      

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。