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.     

基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法

针对捷联式惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统模型的误差以及粒子滤波(PF)存在的粒子退化问题,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,提出一种基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法.由误差四元数代替姿态角,以SINS和GPS的位置差和速度差作为观测量,建立新的组合导航系统误差方程.所提出的PF-UKF组合滤波算法将采样粒子分为随机粒子和确定粒子,其中随机粒子为概率密度函数所采集,确定粒子为UKF中采集Sigma点后所求取的系统状态值.由此降低了PF处理粒子时的复杂程度以及粒子退化的程度.仿真结果表明：相比于UKF算法,该方法有效提高了组合导航系统的精度,具有较好的鲁棒性.     

SINS/GPS组合导航的机载SAR姿态算法

针对SINS/GPS组合导航定位系统中高分辨率机载SAR运动补偿问题,通过建立SINS/GPS组合导航定位系统误差模型开展机载SAR运动过程中姿态解算,根据SINS中姿态四元数微分方程特点,利用二次Padé逼近法构造一种四元数范数规范化计算公式,使四元数迭代计算过程中具备保范性,利用5阶CKF算法构建SINS/GPS组合导航定位系统的误差模型算法.仿真结果表明,与传统UKF、CKF模型算法相比,该算法收敛速度快,滤波精度高且计算量小,满足机载高分辨率SAR的姿态估算要求.     

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。     

用于无陀螺卫星姿态确定的预测UKF算法

为了降低卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差对无陀螺卫星姿态确定的影响,提出了一种预测无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法利用预测滤波中的泰勒级数展开方法对未知的卫星姿态动力学模型误差进行估计,然后将其带入UKF中实现无陀螺卫星姿态确定。用三维偏差四元数代替四元数作为状态变量,避免了估计过程四元数单位约束性被破坏的现象。仿真结果表明,当较大的卫星姿态动力学模型误差和初始姿态误差同时存在时,该算法仍能精确地实现卫星姿态确定。     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

基于GA-BPNN的自适应抗野值无迹Kalman滤波方法

为了满足飞行试验轨迹的试验测量需求,构建了一种高性能飞行试验目标轨迹测量系统.在此基础上,针对实际飞行测量中遇见的异常数据处理问题,提出了一种基于多机器学习改进的自适应Kalman滤波方法.该方法以传统的无迹Kalman滤波器(UKF)为基础,首先,通过引入采用遗传算法改进后的BP神经网络(GA-BPNN)来改进UKF算法,以实现对UKF全局误差的调控和修正,从而改善UKF的估计精度;然后,应用抗野值技术来充分剔除测量中的孤立型和斑点型异常点,实现对GA-BPNN-UKF的再次改进,有效提高滤波的鲁棒性;最后,应用仿真来验证提出新算法的有效性,并通过对实际飞行测量数据(通过建立的轨迹测量系统获得的实际数据)的实验分析来显示算法在实际应用中的有效性.     

UKF在车辆组合定位技术中的应用

用一种新型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)代替传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对GPS/DR组合定位系统进行信息融合滤波。通过计算机仿真和分析后,结果表明无迹卡尔曼滤波算法UKF的滤波定位精度明显高于扩展卡尔曼滤波器EKF,而且UKF对由于系统非线性所引起的滤波误差有很好的抑制作用,因此UKF算法对于要求高精度、低成本和高可靠性的GPS/DR组合定位系统来说是一种值得推广的滤波算法,具有一定的应用价值。     

两飞行体相对定位技术及其滤波算法研究

为了解决两飞行体相互之间的定位问题,在二维平面运动模型的基础上提出了相位差变化率定位方法,进行了可观测分析,给出了可观测分析结果。同时简单介绍了几种典型
非线性滤波算法,并将EKF（Extended Kalman Filter）、UKF（Unscented Kalman Filter）、PF(Particle Filter）等非线性滤波方法应用到定位模型中。仿真结果表明,UKF方法用时最短,PF滤波方法精度最高。     

基于平方根Unscented卡尔曼滤波的无陀螺卫星的姿态估计

针对无陀螺卫星的姿态和速度估计问题,提出基于平方根UKF滤波（square Root Unscented Kalman Filter）的估计算法。为了避免欧拉角带来的奇异问题,采用四元数描述卫星的姿态参数。考虑卫星的非线性模型,采用Cholesky和QR分解,从而平方根UKF滤波方法不仅能保证协方差矩阵的正定性,并且还可以提高算法的计算精度。利用测量矢量的信息,该算法能估计三轴稳定卫星的姿态,且计算简单,无需计算Jacobian矩阵。数值仿真结果表明,所给出的方法是可行而有效的。