H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

基于变分贝叶斯原理的SINS/GPS组合导航VB-CKF滤波算法

系统量测噪声统计量不准确能引起组合导航系统滤波精度下降甚至发散,在变分贝叶斯原理的基础上,以容积卡尔曼滤波(CKF)为基础滤波器,导出基于变分贝叶斯的自适应容积卡尔曼滤波(VB-CKF)算法,仿真结果表明：在SINS/GPS组合导航系统中,VB-CKF算法较CKF算法能有效减少系统量测噪声统计量变化对滤波精度的影响,是一种具有广泛应用前景的SINS/GPS组合导航滤波算法。     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.     

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

采用无迹信息滤波的多传感器容错融合算法

针对故障检测阈值难以确定和系统非线性较强时精度差的问题,提出了1种新的多传感器容错融合算法。各量测子系统采用无迹信息滤波,不需要对系统进行线性化,因而能避免线性化误差。设计基于模糊逻辑的故障检测算法。利用卡方检验值计算子系统有效概率。根据子系统的有效概率自适应隔离故障子系统,处理故障检测阈值难以选取的问题。将该文算法应用于捷联惯性导航系统/北斗2/全球定位系统(SINS/BD2/GPS)组合导航系统中,仿真结果验证了其有效性。     

联邦滤波在RAPINS/计程仪/重力匹配组合导航系统中的应用

RAPINS/计程仪/重力匹配组合导航系统是一种简易的无源导航系统,为了改善系统的容错性能,设计了基于该组合系统的联邦滤波器,建立了系统的工作模式,给出了联邦滤波算法.在该联邦滤波器中充分利用计程仪输出的速度信息,采用不等间隔滤波来进行信息融合.采用Matlab/Simulink对该组合导航系统在分辨率为0.005°×0.005°的数字重力异常图中进行了仿真研究.理论分析和仿真结果表明,基于联邦滤波的RAPINS/计程仪/重力匹配组合系统能够改善系统的容错性,且具有与集中式滤波相似的导航精度.     

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.      

基于SINS/GPS/OD组合导航的列车定位方法的研究

本文设计了适合列车应用的SINS/GPS/OD组合导航系统,建立了联邦Kalman滤波模型和各子滤波器的数学模型。本文结合了联邦kalman滤波的优势,应用了容错滤波技术,提高了系统的容错能力和可靠性。最后通过仿真试验验证了该组合导航系统能为列车运行提供精确的导航参数。     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

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.      

导航系统中量测滞后异步多传感器集中滤波算法

为解决异步多传感器组合存在的信息更新频率不同步,借鉴联邦滤波子滤波器的结构设计,提出在集中滤波器内根据组合时刻量测值的不同,选择相应量测矩阵进行切换的方法实现多传感器的异步组合.同时在该算法的基础上,利用非延时量测信息补偿滞后量测的方法,解决了多传感器组合量测滞后的问题.该算法在GPS/CNS/SINS组合导航实时仿真系统的应用表明,量测矩阵的切换对系统状态变量的滤波迭代没有不利影响,补偿量测滞后的方法对降低滤波误差有明显作用,滤波结果精度较高.     

容错联邦强跟踪卡尔曼滤波算法在组合导航中的应用研究

提出了一种改进的联邦强跟踪卡尔曼滤波算法,并将其应用于MSINS／GPS浅组合中。采用了三层容错结构,能够有效地检测出数据粗大误差、GPS速度跳变以及滤波器误差估计的故障,及时进行故障隔离,从而使系统具有良好的容错能力。仿真结果表明,联邦强跟踪卡尔曼滤波算法解决了量测相关、GPS速度跳变和初值选取敏感性等问题,可以提高系统的实时性、鲁棒性和容错性能。     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

基于联邦滤波的无人机组合导航系统设计

以高空长航时无人机为研究背景,提出了基于联邦滤波的捷联惯导/卫星导航/天文导航的组合导航系统方案,给出了组合导航系统的状态模型和量测模型,设计了联邦滤波器并开发了组合导航方案的仿真系统,对于两个子系统的导航性能和总体方案的导航性能分别进行了仿真分析,证明了方案的合理性和可行性,为进一步研究导航系统中故障诊断和容错控制提供了依据。     

小型无人机SINS/GPS组合导航系统研究

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,在一个装有微型化IMU模块的MUAV自驾仪上设计了MUAV的SINS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法,并对该导航系统进行了静态和动态实验。实验结果表明:采用联邦Kalman滤波能够有效的消除导航参数误差,提高导航精度。该导航系统可以满足小型无人机的导航要求。     

航弹SINS/GPS组合导航系统半实物仿真试验设计

针对某型远程航空弹药SINS/GPS组合导航系统的组成,设计了SINS/GPS组合导航的半实物仿真试验框架结构,探讨了在试验过程中多机时钟同步的问题,检验了捷联惯导系统导航计算机的解算性能和GPS信息的修正效果.试验结果表明,捷联惯导系统的算法正确,解算精度和解算时延满足控制系统的要求,GPS信息修正效果良好,SINS/GPS组合导航系统可以应用到航空弹药的制导与控制系统中.     

一种组合导航的自适应信息融合算法

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对组合导航系统信息融合的精度与稳定性要求,将简化的Sage-Husa自适应滤波算法与指数加权衰减记忆滤波算法相结合,提出了一种改进的自适应信息融合算法.仿真表明,改进的自适应算法解决了噪声统计特性和模型参数不易确定的问题,能够有效的保证信息融合的精度和稳定性.在算法仿真的基础上,对在VC 6.0环境下算法进行了改进,给出了GPS/INS组合导航系统的结构及软件框架,通过实验验证了改进的自适应算法的实际应用价值.     

一种改进的故障检测算法在组合导航中的应用

为提高组合导航系统的容错性能,实时检测滤波器处理测量信息的有效性,针对组合导航系统突变故障的检测问题,提出了相应的改进算法. 该算法不仅对系统层面上进行故障探测,而且对故障进行定位和隔离,分析了作为假设检验量的标准化残差之间的相关性强弱对故障正确定位的影响,由此对基于标准化残差的故障检测与隔离算法进行了改进,实现子系统内部故障的正确定位与隔离. 实验结果表明,改进的算法能够更有效地利用多余观测量,从而提高组合导航系统的稳健性.      

一种新的惯性/GPS组合导航系统随机干扰处理方法

研究动力学系统波动算法的简化和改进方法,用该方法对陀螺漂移,加速度计误差等随机干扰进行统计描述,巧妙地运用卡尔曼滤波除组合导航系统的波动型干扰,简化原算法,使计算量比原算法减少,通过对惯性／GPS组合导航系统中的波动法和卡尔曼滤波的比较及计算机仿真研究表明,新的改进波动算法与原算法几乎一样有效,波动型随机干扰的估算精度高于标准卡尔曼滤波。