基于自适应的单形采样UKF组合导航算法

在SINS/GPS组合导航系统中,传统的无迹卡尔曼滤波 (unscented Kalman filter,UKF)采用对称采样无迹变换(unscented transform,UT),计算量大,而且采样点到中心点的距离会随着状态维数的增加而增大,产生采样的非局部效应。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高系统的实时性,采用比例UT变换来解决采样过程中的非局部效应,通过自适应调整比例因子来提高UKF的估计精度。由此引入了一种改进的UKF算法——自适应比例无迹卡尔曼滤波(adaptive scaled unscented Kalman filter, ASUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中。仿真结果表明,这种方法计算量小且精度较高。     

组合导航自适应交互多模型算法研究

针对交互多模型(IMM)方法模型集覆盖能力与计算量相矛盾的问题,提出了将简化的Sage-Husa自适应滤波与IMM相结合,构成一种自适应交互多模型的方法.简化的Sage-Husa自适应滤波首先给出噪声统计特性的粗略值,IMM方法以该粗略值为中心,对称地得到模型集,再进行IMM估计.车栽组合导航仿真表明,该算法能够以较少的模型实现对实际模态的覆盖,而且精度比IMM方法也进一步提高.     

组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析

针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。     

基于自适应SSUKF的组合导航信息融合方法

针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法.     

无源北斗/高度组合导航自适应滤波算法

为了减小用户机动对无源北斗双星组合导航系统定位精度的影响,论文研究了自适应滤波定位算法.首先,在分析组合导航算法Singer模型的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案.然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑系统,实时调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位算法模型对用户机动的适应性.最后,通过仿真验证,设计的模糊逻辑自适应滤波算法能根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度.     

多源信息融合的组合导航自适应联邦滤波算法

全球卫星导航系统、捷联惯导、里程计、零速更新等多源信息的融合为地面移动测量系统提供了精确的位置和姿态参考信息。针对进行多源信息融合时,由于数学模型偏差和观测值粗差的影响,传统的联邦滤波不能有效隔离故障子系统的影响的问题,提出了利用验前新息计算联邦滤波的信息分配系数,基于联邦滤波和自适应滤波的等效性和抗差滤波原理,实现实时调整信息分配系数的自适应联邦滤波算法。通过一组车载数据的分析表明,自适应联邦滤波算法相对于传统联邦滤波算法,能有效地抵御观测值粗差和数学模型偏差的影响,显著提高了组合导航系统的精度和可靠性。     

基于模糊评判的组合导航自适应信息融合方法

针对组合导航系统在载体实际运动中,存在着局部滤波器精度急剧下降和滤波发散问题,并且会给整个联合卡尔曼滤波器带来污染,提出基于模糊评判的自适应信息融合方法。给出了评价滤波器性能的滤波结果可信度定义和模糊评价方法,并在此基础上进行信息分配保持全局估计精度和控制滤波发散。理论分析与仿真结果表明,该方法比常规联合卡尔曼滤波器具有更高的精度和可靠性。     

在滑动窗口中判决的自适应门限检测方法

对在突发通信中基于噪声功率和基于信号功率的自适应门限信号检测方法进行研究,提出了在滑动窗口中进行比较判决的自适应门限检测方法,用多个采样点进行比较判决以取得最优的同步信号。仿真比较不同情况下的系统性能,结果表明改进方案能得到精确的系统同步信号,低信噪比时,基于噪声功率的自适应检测方法检测概率较大。     

基于双欧拉角的UKF组合导航滤波算法

针对非线性滤波组合导航中四元数无迹估计器(unscented quaternion estimator,USQUE)规范性约束导致的算法计算量大、实时性差等问题,提出一种基于双欧拉角姿态表示的无迹卡尔曼滤波(dual-Euler un-scented Kalman filter,DEUKF)算法.通过正、反欧拉角相互切...     

一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法

面向多个相关数据流的挖掘算法研究尚处于起步阶段。作为多数据流挖掘算法的基础,模式频度更新算法仍然存在计数不准确、性能较低等问题,难以以此构造有效的挖掘算法。通过引入多关系挖掘概念以及目标关系定义,进而限定计数对象,提出了一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法MRPFU。该算法监视各数据流窗口的更新情况,采用计数传播策略,减少了时间与空间复杂度。理论分析及实验结果证明了所提算法的有效性且具有较高性能。     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.     

FLAKF在无陀螺惯性测量组合中的应用

在无陀螺惯性测量组合（non gyro inertial measurement unit, NGIMU）导航计算中,由于加速度计输出动态噪声的存在,造成误差随时间迅速累积。采用传统卡尔曼滤波方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显。针对上述噪声统计特性不易确定的问题,基于NGIMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波(fuzzy logic adaptive Kalman filter, FLAKF)方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计。该FLAKF方法通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了FLAKF方法的可行性。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

基于正交变换的五阶容积卡尔曼滤波导航算法

针对高阶容积卡尔曼滤波在无人机导航等高维非线性系统中存在较大高阶采样误差的问题,提出了一种基于正交变换的五阶容积卡尔曼滤波(orthogonal transformed fifth-order cubature Kalman filter,OT5-CKF)。利用三角函数的正交性特点,对原有的容积点进行适当的容积变换,将变换后的容积点代入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)模型中。经分析,新的容积点可以极大地避免高维系统的高阶采样误差。最后,以无人机GPS/INS组合导航系统为应用背景,对三阶CKF、五阶CKF和OT5-CKF进行了仿真对比分析。结果表明,同等观测条件下OT5-CKF的滤波估计精度明显高于前两者。     

#br# 基于自适应EKF的BDS/GPS精密单点定位方法

为使精密单点定位(precise point positioning,PPP)获得更短的收敛时间和更高的定位精度,多个导航系统的集成（例如北斗卫星导航系统(Beidou navigation satellite system,BDS)与全球定位系统(global positioning system,GPS)的组合)和更优的定位方法是两种可行选择。针对传统最小二乘(least square,LS)法解算孤立各历元观测量之间的关系以及扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)解算先验信息不准的问题,在PPP中,运用自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)对过程噪声进行调整,以达到对系统状态的最优估计。文章通过实测数据对算法进行了分析和验证,测试结果表明,与传统的EKF算法相比,基于AEKF算法的PPP收敛速度可提高9 min,定位精度可提高33.7%。     

基于海流数据库的水下导航信息融合方法探讨

如何提高水下导航的精度一直是导航界关注的热点问题，特别是对于缺少高精度导航信息源的水下载运工具，这个问题显得尤为突出和急需解决，针对这种现状，本文对几种常用水下导航信息融合算法进行了比较，创造必地提出了通过建立完善的海流数据库，以此来增加一个精度较高的导航信息源，并提出了一种适用于水下载运工具的导航信息融合算法，通过大量的计算机模拟仿真实验和海试证明，该方法能大大提高水下导航的精度，并具有很强的实用性。     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。