仅测距信息可用的编队卫星自主相对导航简化无损卡尔曼滤波方法

针对仅测距信息可用条件下编队卫星自主相对导航问题,首先使用解析方法对仅测距条件下系统可观性进行分析,给出满足系统可观的条件,然后针对线性状态方程和非线性量测方程的特点,设计了简化UKF(simplified unscented Kalman filter,SUKF)滤波算法。使用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替UKF中的无迹变换,无需对状态变量进行扩维,可以在保证滤波估计精度的前提下有效地减少运算量,便于实时应用。最后的仿真结果表明在仅测距信息可用时,SUKF的滤波估计精度高于传统的EKF算法,相对定轨精度在米级,对于相对导航精度要求不高的场合是适用的;同时也可以作为测角失效时的备份方案。     

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。     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

深空天文测角测速组合导航滤波算法研究

针对天文光谱测速导航量测中存在的常值量测误差、慢时变量测误差、光谱畸变量测误差,提出了扩维自适应容积卡尔曼滤波算法.本文通过状态扩维将常值测速量测误差及慢时变测速量测误差作为状态量之一,在导航滤波中进行同步估计并在量测中进行补偿.针对天体表面活动导致的光谱畸变量测误差,通过Sage-Husa噪声估计器对滤波算法中的量测噪声协方差阵进行自适应估计以降低含该误差量测的影响.同时,为了进一步提高导航的精度,将天文光谱测速信息与天体方向矢量信息结合,并通过联邦滤波器进行信息融合.以火星接近段为背景的仿真结果表明,该算法能够有效抑制上述量测误差对导航精度的影响,实现高精度天文自主导航.     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法UKF与UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明UPF算法比UKF算法收敛速度更快,估计精度更高。     

基于无迹卡尔曼滤波的导航星座并行式自主定轨

针对卫星轨道动力学模型的高度非线性及星座自主定轨的高精度需求,基于星间双向测距观测信息,提出了采用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）作为星载算法的导航星座并行式自主定轨方案,并且给出了UKF算法中可见星先验信息引入的额外方差矩阵,以保证滤波的稳定性.仿真结果表明,该方案可以实现星座的长期自主定轨并维持一定精度.
     

无迹卡尔曼滤波和无迹粒子滤波在惯导初始对准中的应用对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法无迹卡尔曼滤波UKF与无迹粒子滤波UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明(UPF)算法比(UKF)算法收敛速度更快,估计精度更高。     

基于部分扩维的无迹卡尔曼滤波算法研究

UKF扩维算法往往因为比较复杂而导致计算量较大,为此EW等学者提出了当过程噪声和量测噪声都是白噪声时UKF的简化算法。证明了这种简化算法在线性条件下不能达到最优估计;即线性条件下与Kalman滤波不等效;同时证明了UKF部分扩维的算法即只将过程噪声进行扩维后仍能达到最优估计;且又在一定程度上减少了计算量。最后在GPS/INS组合导航中进行了仿真验证,仿真结果进一步证明了理论分析的正确性。     

编队卫星自主相对导航简化强跟踪UKF滤波算法

针对编队卫星自主相对导航过程中存在模型不确定性及噪声统计特性时变导致EKF滤波算法估计精度降低、鲁棒性较差的问题,以STF为理论框架,设计了简化强跟踪UKF(SSTUKF,simplified strong tracking unscented kalman filter)滤波算法。该算法基于STF的等价表示来计算次优渐消因子,避免了计算Jacobi矩阵,通过在线实时调整滤波增益矩阵,确保系统理论模型偏离实际模型时输出残差序列相互正交,增强算法的鲁棒性,并且对时变的噪声统计特性不敏感。结合CW系统模型线性特点,用标准卡尔曼滤波中的时间更新代替相应的UT变换过程,在提高估计精度的同时有效地降低了运算量,增强算法的实时性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

非线性滤波算法在水下导航定位技术中的应用分析

针对自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)导航定位技术的发展需求,提出了水下目标的3种非线性滤波估计方法.首先,分别介绍了扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)和粒子滤波(particle filter, PF)的基本原理和实现步骤.其次,针对PF算法存在粒子退化现象,提出了重采样算法,并通过数值仿真验证该算法的有效性.然后,为了解决PF算法中粒子贫化现象,提出了一种基于萤火虫算法的粒子滤波算法(FA-PF).最后,在非线性环境下通过仿真实验对EKF、UKF、FA-PF算法的滤波性能进行对比分析,重点研究非线性强度及噪声特性对估计精度的影响.研究结果表明：重采样能够在一定程度上减轻粒子退化问题.在弱非线性高斯环境下,EKF、UKF、FA-PF算法的估计精度较为接近;在强非线性高斯环境下,UKF和FA-PF算法的跟踪性能明显优于EKF;在非线性非高斯环境下,FA-PF算法跟踪精度最高.     

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统（GPS）高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波（SUKF）及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明：该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.     

基于中心差分卡尔曼滤波的航天器视觉相对导航算法研究

在航天器视觉相对导航过程中,量测方程的非线性特性会影响航天器相对位姿的估计精度.分析了扩展卡尔曼滤波方法(EKF)将非线性模型线性化时存在的缺点,研究了中心差分卡尔曼滤波方法(CDKF),提出用中心差分卡尔曼滤波方法来解决视觉导航中两航天器的相对位姿估计问题,并给出了EKF与CDKF的仿真结果.仿真结果表明在相同条件下,CD-KF算法比EKF具有更高的精度和稳定性,该方法能够在航天器视觉相对导航中应用.     

巡检机器人全球定位系统/里程计组合定位方法

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。     

对电文翻转不敏感的导航信号载噪比估计算法

对于导航接收机而言,获取通道信号载噪比可辅助其提升跟踪精度和定位速度。但在使用传统的宽窄带功率比值法做载噪比估计时,由于该方法对导航电文数据比特的符号翻转敏感,导致其估计精度较低且运算量大。针对这一问题,提出一种对电文翻转不敏感的导航信号载噪比估计算法,该算法立足于在通道稳定跟踪时信号能量集中在I路,且噪声能量均等分散在I、Q两路,使用I、Q路信号能量做载噪比估计。首先,通过公式推导得出其运算表达式,再经计算机仿真确定最佳的单次积分时长和运算组数。结果表明,相较于宽窄带功率比值法,虽然该算法总积分时间略长,但对导航电文翻转不敏感,估计精度可提升5.72 dB或更高。在总积分时间相等的条件下,算法运算量相较于宽窄带功率比值法降低了33.6%。所提算法不仅提高了估计精度,同时降低了运算量,在导航接收机中有一定的应用前景。     

一种基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法

针对已有算法难以满足实际应用需求的问题,提出一种面向飞行器导航的基于贝叶斯估计的地磁辅助惯性导航算法,其核心思想是将估计区域网格化,将位置估计转化为概率估计。该算法给出了位置修正策略。基于实测地磁数据的仿真实验结果显示,在仿真条件下,平均导航误差为89 m,首次修正惯导的平均时间为156 s,算法性能对初始估计误差的敏感性不显著。     

基于自适应UKF的锂离子动力电池状态联合估计

针对由静态的电池模型参数而造成的状态估计累计误差、噪声统计特性的时变不确定性等实用化的问题,基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)框架设计了一种自适应UKF的电池状态联合估计算法.在无迹变换(unscented transform,UT)时,对量测方程进行准线性化处理,降低了循环迭代过程中的计算开销;利用带遗忘因子的Sage-Husa自适应估计方法对过程噪声的统计特性参数进行递推估计与修正,提高了UKF估计算法的自适应容错能力;实时跟踪滤波的收敛性,若呈发散趋势时,通过自适应衰减因子对误差协方差进行调整以抑制滤波发散,保证了滤波过程的数值稳定性;采用联合估计策略对一阶Thevenim电池欧姆内阻模型参数进行在线更新,以确保动态测试工况下电池模型的准确性,从而提高了电池荷电状态(state of charge,SOC)以及电池健康状态(state of health,SOH)的估计精度.实验与仿真结果验证了该电池状态联合估计算法的可行性与有效性.     

基于广义卡尔曼-布西滤波的压缩光相位自适应估计方法

应用量子理论获取导航测角中的相位参数,有望获取超越经典理论极限的定位精度.在利用量子零拍探测测量相位压缩光的相位时,本振相位与待测相位在正交的前提下得到的零拍电流受到散粒噪声的影响最小.为了保证本振相位能够时刻满足此条件,并考虑到导航系统非线性和实时性的特点,基于广义卡尔曼-布西滤波设计了零拍锁相环,对本振相位进行实时的反馈控制,进而实现对压缩光相位的实时估计.理论分析以及仿真结果表明,利用压缩光作为信号场获取相位参数时能够突破散粒噪声的限制,提高导航测角系统的定位精度,并且在最优压缩度处相位估计精度最高,最优压缩度取决于压缩光强度以及测量系统的相位稳定性.      

一种改进的自适应USQUE组合导航姿态估计方法

针对传统四元数无味卡尔曼滤波(unscented quaternion Kalman filter,USQUE)算法的量测噪声统计未知及时变引起滤波发散精度降低等问题,提出一种变分贝叶斯自适应四元数无味卡尔曼滤波算法(variational Bayesian-based adaptive USQUE,VB-AUSQUE).通过变分贝叶斯高斯迭代近似估计,获取近似的量测噪声协方差矩阵滤波先验条件.仿真和舰载测试表明:在捷联式惯性导航系统/全球定位系统(strapdown inertial navigation system/global navigation satellite system,SINS/GNSS)组合导航系统中,VB-AUSQUE算法能有效减少系统量测噪声未知及时变问题对姿态估计精度的影响,相比常规算法具有更高的精度.     

区间卡尔曼滤波算法在组合导航数据融合中的应用

传统卡尔曼滤波算法在系统参数不确切已知或随时间变化时无法直接应用。本文通过将参数变化的系统建立成区间模型,给出了一种处理系统参数不确定性的区间卡尔曼滤波算法,该算法运用一种较为简单的区间矩阵求逆方案,在统计最优性能及迭代形式方面与标准卡尔曼滤波算法相当,仿真验证了该算法在低成本INS/GPS组合导航数据融合中应用的可行性。