自适应Sage滤波在GPS/SINS组合导航中的应用

为了提高导弹命中目标的精度,研究了GPS/SINS组合导航系统。以组合导航系统为应用背景,在常规Kalman数学模型的基础上,提出了改进的自适应Sage-Husa滤波方法。试验结果证明:在噪声的统计特性不能确定时,改进的自适应Sage-Husa滤波与常规Kalman滤波相比,导弹命中目标的圆概率误差(CEP)由原来的62m提高到21m。改进的自适应Sage-Husa滤波方法对提高GPS/SINS组合导航系统的制导精度和可靠性是十分有效的。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS(Strap-down Inertial Navigation Systerm/ Globle PositionSystem)组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

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。     

遗传算法辅助下的粒子滤波及其在GPS/SINS深组合中的应用

为了解决粒子滤波中的退化现象,结合深组合对实时性的考虑,采用再采样方法,并在此基础上,利用遗传算法在选择继承性上的明显优势来弥补再采样的权值退化和多样性问题,同时引入自适应算子和并行处理方法对遗传算法的实时性进行优化.把遗传算法辅助下的粒子滤波在GPS/SINS深组合的模型上进行应用,并通过仿真与PF(particle...     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。     

自适应滤波在GPS/IMU/MV组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应数据融合方法,该方法根据位置误差、角度误差和统计信息,采用模糊逻辑控制器对卡尔曼滤波器的增益矩阵K,测量误差协方差R,观测误差协方差Q进行实时修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。仿真结果证明该方法比传统卡尔曼滤波具有更高的精度。     

联邦自适应滤波在SINS/北斗/星敏感器组合导航系统中的应用

本文以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础 ,构建了SINS/北斗 /星敏感器组合导航系统 .由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差 ,因此在采用常规卡尔曼滤波时 ,组合的效果往往很差 .针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的SalychevO联邦自适应滤波算法 ,仿真表明 ,与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比 ,本文的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统 ,能有效提高导航精度     

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.      

基于 VB-UKF 的 SINS/ GPS 自适应融合技术

针对SINS／GPS组合导航中量测噪声统计特性不准确引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出基于变分贝叶斯自适应无迹卡尔曼滤波（VB-UKF）的非线性融合方法．分析了线性的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波（VB-KF）算法的原理与性能,针对其仅适用于线性系统的问题,将VB-KF与UKF结合导出了非线性的VB-UKF算法．该算法可对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步非线性估计,且与传统的UKF算法具有统一的形式．导航仿真结果表明：VB-UKF对于突变或慢变的量测噪声方差均能实时跟踪,较常规UKF算法可有效降低噪声统计特性不准确给系统造成的不利影响,提高定位精度．     

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。     

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。     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

联邦自适应滤波在SINS／北斗／星敏感器组合导航系统中的应用

本以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础，构建了SINS／北斗／星敏感器组合导航系统．由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差，因此在采用常规卡尔曼滤波时，组合的效果往往很差．针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的Salychev O联邦自适应滤波算法，仿真表明，与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比，本的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统，能有效提高导航精度．     

基于XPNAV和SINS的容错组合导航系统

提出一种基于脉冲星导航和捷联惯导的容错组合导航系统.捷联惯导具有自主性和不间断性的优点,可弥补脉冲星导航滤波周期较长的缺陷;脉冲星导航的长期稳定度好,可抑制捷联惯导的误差随时间发散.该系统根据轨道动力学模型和SINS估计航天器的状态,利用脉冲星导航的观测量分别修正估计误差,通过相位残差检测天体遮挡等因素引起的故障,利用联邦扩展卡尔曼滤波融合导航信息.仿真实验结果表明:同脉冲星导航方法相比,该方法具有更高的精度和更短的滤波周期,且不受天体遮挡的影响.     

自适应Kalman滤波的改进及其在SINS/GPS组合导航中的应用

为解决自适应Kalman滤波中存在的问题,综合采用对观测粗差和滤波结果粗差进行判断、对系统噪声方差阵扩零和修改自适应方程减去项等措施对算法进行了改进.观测粗差的判断可以避免观测奇异,提高滤波稳定性;对滤波结果粗差的判断可避免矩阵求逆时的奇异现象;对状态噪声方差阵扩零,可保证在不影响滤波精度的情况下解决滤波过程中矩阵维数不对应的问题;修改自适应方程减去项,虽然牺牲了一定的精度,但可保证求解状态噪声协方差阵Q和观测噪声协方差阵R的等式右边非负定,从而保证Q和R的非负定.将上述改进后的自适应Kalman滤波算法应用到SINS/GPS组合导航中,仿真结果表明上述改进有效地提高了自适应Kalman滤波的稳定性,且保证了滤波的精度.     

基于自适应滤波的SINS/DVL组合导航系统

以水下运载体为研究对象,给出一种线性的捷联惯导系统(SINS)误差数学模型,根据多普勒测速仪(DVL)测速的误差特点建立其误差方程,并以捷联惯导系统为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统数学模型.考虑到DVL测速易受水中复杂环境的影响,将Sage-Husa自适应滤波算法引入SINS/DVL组合导航系统.针对Sage-Husa自适应滤波器长时间滤波后自适应程度下降的问题,引入滤波收敛判据对其进行改进,以自适应调节噪声估计器对不同时刻信息利用的权值.仿真结果表明:该基于自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航系统稳定性好,且具有较高的导航精度.     

改进新息自适应交互多模的GPS/SINS组合导航滤波算法

针对量测噪声统计特性未知会影响GPS/SINS组合导航滤波精度的问题,提出了一种改进新息自适应的交互多模滤波算法:在估计新息协方差矩阵时,将在不同长度估计窗下得到的估计值进行加权组合,优化了估计窗口的选取;然后估计系统的量测噪声阵,并以该估计值为中心对称地构建交互多模模型集,再进行交互多模滤波,该方法解决了传统交互多模算法在噪声统计特性未知情况下模型数量与计算速度之间的矛盾。仿真结果表明:相比于标准卡尔曼滤波和单一估计窗口新息自适应交互多模滤波,该方法具有更高的滤波精度和抗干扰性。     

基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

基于改进的无迹粒子滤波算法的列车组合定位方法研究

列车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在粒子退化现象,为了进一步提高估计性能,提出了基于人工免疫无迹粒子滤波算法(AI-UPF)的列车组合定位方法。将人工免疫算法引入UPF算法的重采样过程,对粒子进行克隆和变异,改善了样本集的多样性,减轻了退化现象的影响。用该方法和UPF算法分别对北斗/SINS列车组合定位系统进行仿真实验。结果表明,AI-UPF算法能进一步减小定位误差,滤波效果较好。     

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.