自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

基于SAR的组合导航系统仿真研究

针对地形辅助导航中SAR图像匹配高度通道不可观，及传统Kalman滤波器自适应性差的缺陷，提出引入GPS高度信息及自适应联邦Kalman滤波算法，设计基于自适应联邦滤波的SINS／GPS／TAN／SAR四组合导航系统。该方案能有效地提高系统的自适应性、导航精度和自主性。并且由于方位误差角是直接观测量，使得载体不需机动即可获得良好的惯导空中对准能力。同时，该方案还可以提供SAR系统所需的运动补偿信息，由此构成导舷设备与任务设备互补的双向信息融合系统。     

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。     

神经网络辅助的组合导航系统仿真研究

针对高空长航时无人机(High Altitude and Long Endurance Unmanned Aerial Vehicle,HALEUAV)的特点,提出一种SINS/GPS/北斗/DVS组合导航系统总体方案,并建立其联邦滤波器模型。在分析常规联邦滤波局限性的基础上,研究了基于子系统精度变化的信息分配系数自适应修正算法,设计了神经网络辅助联邦滤波的改进算法。仿真结果表明,改进滤波算法改善了数值计算的稳定性及系统的容错性,有效提高了导航精度,系统可满足无人机的导航要求。     

基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性.为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算.通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性.     

基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

多终端仅测速实时定轨的自适应联邦STCKF算法

针对多手持终端仅测速实时定轨问题,设计了一种自适应联邦强跟踪容积卡尔曼滤波(strong tracking cubature Kalman filter,STCKF)算法。首先,使用欧拉预测校正法对带J2项摄动的轨道动力学方程进行离散得到状态方程。然后,为每个手持终端设计了STCKF滤波算法,该算法基于强跟踪滤波(strong tracking filter,STF)的等价表示计算次优渐消因子以在线实时调整增益矩阵,提高短弧段内滤波估计收敛速度。进而,利用信息最优合成算法对每个终端输出的局部定轨结果进行融合,为提高信息融合精度,信息分配因子由误差协方差矩阵的Frobenius范数自适应确定。最后的仿真结果表明,欧拉预测校正法可以有效提高轨道动力学方程离散精度,自适应联邦STCKF算法可以有效提高实时定轨精度和滤波收敛速度。     

三段判别域与最小二乘拟合的抗差滤波算法

组合导航系统卫星信号在传播过程中容易受到干扰导致卫星导航观测值出现故障。对于此问题, 提出一种基于最小二乘拟合原理的抗差滤波算法, 根据检测量的分布状态将故障分为三段判别域, 分别为无故障、偏差和超差的情况。无故障时不做处理, 出现偏差时对观测值进行降权处理, 对于超差情况, 用前几个时刻的观测值组成的拟合函数进行一个时刻的外延, 代替当前时刻的故障观测值。仿真结果表明, 三段判别域相对于两段判别域多了对偏差情况的处理, 提高了导航精度。连续时间内发生超差情况时, 相比于使用降权法, 基于最小二乘拟合的抗差滤波算法导航精度更高, 稳定性更好。     

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。     

无源北斗/惯导组合导航算法研究

针对北斗卫导/惯导组合导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,并对组合导航算法的可观性进行了分析,提出了引入伪距率和前后滤波伪距之差作为观测量改善组合导航系统的可观测性。基于高稳定度的用户时钟,通过仿真验证了伪距率和前后滤波伪距之差观测量都能提供伪距不能提供的额外观测信息,都可以将钟差由不可估计变为可估计,改善组合系统的稳定性,并且提高丢星时的滤波定位精度。因此,在北斗/惯导组合导航系统中引入伪距率或前后滤波伪距之差做观测量是必要而可行的。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

Pulsar/CNS integrated navigation based on federated UKF

In order to improve the autonomous navigation capability of satellite, a pulsar/CNS (celestial navigation system) integrated navigation method based on federated unscented Kalman filter (UKF) is proposed. The celestial navigation is a mature and stable navigation method. However, its position determination performance is not satisfied due to the low accuracy of horizon sensor. Single pulsar navigation is a new navigation method, which can provide highly accurate range measurements. The major drawback of single pulsar navigation is that the system is completely unobservable. As two methods are complementary to each other, the federated UKF is used here for fusing the navigation data from single pulsar navigation and CNS. Compared to the traditional celestial navigation method and single pulsar navigation, the integrated navigation method can provide better navigation performance. The simulation results demonstrate the feasibility and effectiveness of the navigation method.     

船舶组合导航自适应迭代粒子滤波方法及应用

针对多传感器观测信息较多、粒子采样效率较低的问题,提出了一种自适应迭代粒子滤波(adaptive iterated particle filter, AIPF)算法并应用于船舶全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统。首先通过粒子滤波自身迭代进行其重要性密度函数的更新。其次,采用自适应退火参数的模拟退火算法,使当前量测量能够快速进入到采样过程,进而大大提高了采样效率。最后,进行了仿真对比计算以及实船试验,结果表明,AIPF算法不仅可以提供精度较高的导航精度,而且增强了滤波性能。     

Intelligent fault-tolerant algorithm with two-stage and feedback for integrated navigation federated filtering

In order to take full advantage of federated filter in fault-tolerant design of integrated navigation system, the limitation of fault detection algorithm for gradual changing fault detection and the poor fault tolerance of global optimal fusion algorithm are the key problems to deal with. Based on theoretical analysis of the influencing factors of federated filtering fault tolerance, global fault-tolerant fusion algorithm and information sharing algorithm are proposed based on fuzzy assessment. It achieves intelligent fault-tolerant structure with two-stage and feedback, including real-time fault detection in sub-filters, and fault-tolerant fusion and information sharing in main filter. The simulation results demonstrate that the algorithm can effectively improve fault-tolerant ability and ensure relatively high positioning precision of integrated navigation system when a subsystem having gradual changing fault.     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

#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%。     

捷联惯导系统极区动基座对准

传统卡尔曼滤波对准只适用于中低纬度地区,不适用于极区。针对这一问题,提出惯性系下卡尔曼滤波对准作为极区对准方案。首先选择惯性系为对准坐标系,在惯性系内推导捷联惯导系统的速度误差方程和失准角方程,建立适用于极区对准的误差模型。以速度误差为观测量,结合误差模型建立卡尔曼滤波器并进行离散化处理。然后对该对准算法进行仿真,验证其在极区的可行性,并与传统的卡尔曼滤波对准的仿真结果进行对比。最后,分析不同速度和有加速运动等情况下该算法在极区的性能,为工程实践提供理论依据。     

基于惯性传感器网络的分布式导航方法

通常的惯性导航冗余配置及其信息融合技术,是基于相同的系统状态模型,不适合分布式惯性传感器网络的应用。针对该问题,给出了一种基于惯性传感器网络的分布式导航方法,将多个惯性测量单元配置在载体不同部位,不仅能提供冗余的导航信息,还能提供局部运动测量。在惯性网络结构分析基础上,建立了惯性网络动态测量模型,采用最大似然估计和信息滤波法,设计了分布式惯性测量融合与导航状态融合的分阶段信息融合算法,通过仿真进行了验证。结果表明,所提方法充分利用了其他节点的惯性传感器信息和同类导航状态信息,可以提高整个惯性传感器网络的估计性能和故障容错能力,在提高低性能节点导航精度的同时实现对高性能节点的自动对准。