MIMU/GPS组合导航建模及GPS时间延迟补偿算法研究

针对MIMU/GPS组合导航误差状态方程建模问题,利用惯导误差系数替代惯导测量误差作为状态向量,推导了新的组合导航误差状态方程。然后针对MIMU/GPS组合导航的数据时间同步问题,提出了一种新的GPS时间延迟补偿算法。该算法将GPS信息真实时间点上的MIMU状态参数与GPS信息进行组合滤波,并结合卡尔曼滤波状态转移矩阵将组合滤波的结果递推到当前时刻,作为MIMU下一步计算的初值,解决了组合导航数据的时间同步问题。仿真计算表明:新的组合导航模型具有较高的计算精度,时间延迟补偿算法有效可行。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

动力学模型系统误差及其协方差阵的随机加权拟合法

在现有的基于移动窗口函数模型和随机模型系统误差自适应拟合方法的基础上,提出一种基于移动窗口动态导航模型系统误差的随机加权拟合法,在相同的窗口内给出了相应的状态预报向量协方差阵的随机加权拟合。由于动力学模型系统误差难以直接修正,采用修正状态估计误差向量及动力学模型误差向量的方法,实现对动力学模型系统误差的修正,然后利用修正后的动力学模型及相应的协方差阵进行导航滤波计算,有效地抑制动力学模型系统系统误差的影响,提高导航解算的精度。仿真结果证明,采用随机加权拟合后的算法精度优于未进行拟合的卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波算法。     

北斗/惯导组合导航算法性能分析

针对北斗卫星定位系统和惯性导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,接着对算法的可控性和可观性进行了分析,并分析了各个状态的可观测性;从稳定性的定义出发提出并推导了分析卡尔曼滤波器稳定性的方法,并用来分析了本文算法的稳定性和渐进稳定性。基于上述分析,对算法的滤波模型进行了改进,删除不可观测的姿态误差角状态。改进后算法是一致可观和一致渐进稳定的。仿真表明,惯导误差传播模型的稳定性和可观测性与飞行状态和当前的定位误差紧密相关是系统的固有特性,但并不影响其在实际工程中的应用。     

条件线性高斯模型的Gauss Hermite filter-Kalman filter算法

针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;再将非线性状态的估计均值代入线性状态方程与观测方程,由KF获得线性状态的估计;获得的非线性状态估计方差还用于修正由KF估计的线性状态,以提高精度。将GHF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器RBPF相比,新方法在保证估计精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的5%。     

基于相对信息观测量的INS/USBL非线性组合导航方法

针对传统惯性导航系统/超短基线定位系统(inertial navigation system/ ultra short base line, INS/USBL)组合导航利用绝对位置做观测信息存在导航精度较低,且噪声异常引起抗干扰能力弱的问题,提出基于相对信息观测量的INS/USBL非线性组合导航方法。以INS解算的应答器相对于INS在基阵坐标系下的入射角、斜距信息与超短基线输出的入射角、斜距信息之差作为观测量建立量测方程。在改进Sage Husa算法基础上采用容积规则,设计一种适用于非线性系统的自适应容积卡尔曼滤波估计器。仿真结果表明,该方法定位精度较传统方法提升2.4倍,在噪声异常情况下,滤波收敛,组合导航性能稳定。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

一种混合H2/H∞ 滤波的传递对准算法

针对机载武器捷联惯导系统快速精确传递对准问题,建立了速度加姿态匹配传递对准模型,将系统 噪声、速度观测噪声建模为高斯白噪声,而将受机翼挠曲变形影响的姿态观测噪声建模为能量有限噪声。建立了 观测噪声中既有高斯白噪声又有能量有限噪声的滤波性能优化指标,将滤波问题转化为最小最大问题,采用拉格 朗日乘子法对最小最大问题进行了求解。设计了一种能处理观测噪声中既有高斯白噪声又有能量有限噪声的混 合H₂/H_∞滤波算法。仿真结果表明,该算法稳定性强,滤波精度高,为机载武器提供了一种有效的快速精确传递 对准滤波算法。     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

SR-CH∞KF用于弹丸飞行姿态测量研究

为提高弹丸姿态测量精度,提出一种基于H∞滤波的平方根容积卡尔曼滤波.该方法通过三轴地磁传感器和陀螺仪组合测量模型,采用欧拉角算法模型减少状态维数并使状态方程呈现线性化,可以减少计算量.该方法可以适用于量测噪声不确定的情况,引入新息序列不断修正误差限定参数来更新量测噪声估计值,可以提高滤波的精度和鲁棒性.奇异值分解能够保...     

联合高斯回归的平方根UKF方法

针对传统的滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确的限制这一问题,提出一种将高斯过程回归融入平方根不敏卡尔曼滤波（unscented Kalam filter,UKF）算法中的滤波算法。该算法用高斯过程对训练数据进行学习,得到动态系统的回归模型及系统噪声的协方差;采用标准的平方根UKF算法,状态方程和观测方程,相应的噪声协方差由高斯过程实时自适应调整。将应用于飞行器SINS/GPS组合导航,结果表明,该方法能够自适应系统噪声,收敛速度快,导航精度高。     

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…     

INS/双星组合导航半实物仿真研究

对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。     

基于卡尔曼滤波的在线量子态估计优化算法

针对连续弱测量中存在高斯测量噪声的问题, 提出一种基于卡尔曼滤波的在线量子状态估计的预测-修正-投影优化算法。首先,在常规在线卡尔曼滤波算法预测状态时间更新和估计状态测量更新的基础上, 通过增加对量子态的约束条件, 将其应用于在线的量子状态估计中, 将量子态在线估计问题转化为一个带有量子态约束条件的卡尔曼滤波优化问题。其次,通过将待优化问题的求解分解成两个凸优化子问题,一个是基于在线卡尔曼滤波算法求解无约束条件下的量子测量更新问题, 另一个是利用量子约束条件信息, 通过求解矩阵投影问题来获得估计状态。最后,将所提算法应用到4量子位系统状态的在线估计数值实验中, 进行了性能对比实验。实验结果表明, 所提算法具有更优的在线状态估计精度, 并且能够以更少的采样次数和耗时, 实现较高精度的量子状态在线估计。     

基于AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。     

基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法

针对新息自适应滤波算法噪声跟踪精度和跟踪灵敏度相互矛盾导致的窗口宽度选取困难问题,提出了一种基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法,该方法通过设计噪声统计特性梯度检测函数、敏感噪声统计特性的实际变化情况,利用窗口自适应函数实时计算窗口宽度,使得窗口在预设区间内自适应滑动,以适应实际噪声的变化。仿真实验表明,基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法可以有效跟踪噪声统计特性的实时变化,可同时兼顾自适应跟踪精度和跟踪灵敏度。     

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。     

基于辅助信标的无人机协同目标跟踪

针对无人机姿态角误差与观测误差影响目标定位精度问题, 构建基于辅助信标的无人机协同目标跟踪模型, 提高了对目标的定位精度。提出基于辅助信标的姿态校正方法, 利用辅助信标的精确位置实时校正无人机的姿态角, 减小姿态角误差对定位精度的影响。根据双无人机的最优观测构型, 设计双无人机协同控制律, 得到无人机观测的优化轨迹, 以提高无人机对目标的观测质量, 最后采用容积卡尔曼滤波算法得到目标的状态估计。仿真结果表明该算法能有效减小无人机姿态角误差和观测误差对目标定位的影响, 提高目标跟踪精度, 具有一定的工程应用价值。     

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 unscented Kalman filter, DEUKF)算法。通过正、反欧拉角相互切换, 在正、反欧拉微分方程精华区进行姿态滤波更新, 避免了奇异性, 确保了滤波精度。捷联惯性导航系统/全球定位系统直接式组合导航仿真试验与车载实验结果表明, 相比较于USQUE算法, DEUKF算法计算量小、实时性好, 水平姿态角估计精度与USQUE相当。