基于联邦滤波的惯性导航姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度，以联邦滤波为基础，研究了以姿态、位置和速度信息作为观测量的多信息融合导航技术，分析并提出了适合工程使用的联邦滤波器的原理结构与算法实现，深入推导了基于联邦滤波的姿态组合算法的观测矩阵的具体形式，最后给出了仿真和实测数据的验证．结果表明，基于联邦滤波的姿态组合滤波算法能够有效地提高惯导系统的姿态精度，对方位角的改善尤为明显．     

基于联邦滤波的组合导航故障诊断与容错研究

论述了车载BD-2/SINS组合导航的系统级故障诊断方法,包括残差χ2检验方法和状态χ2检验方法。针对状态χ2检验原理的不足,提出一种基于卡尔曼滤波器组的改进的状态χ2检验方法。文中构建了基于联邦滤波的车载BD-2/SINS组合导航的故障诊断系统结构,将残差χ2诊断和改进的状态χ2诊断方法加以整合,能够实现对BD-2/SINS组合导航硬故障和软故障的诊断,并针对无故障、硬故障和软故障三种不同情况分别进行了仿真研究和分析。     

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．     

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     

惯导系统/全球定位系统/多普勒计程仪的船舶组合导航联邦滤波算法研究

针对于船舶在长期高速度航行的过程中,捷联惯性导航SINS存在着误差积累,GPS和北斗导航容易受环境干扰,从而不能满足长期高精度导航定位需要,提出了SINS/GPS/BD2/DVL组合导航联邦滤波算法。建立了SINS、GPS、BD2、DVL的误差模型,研究了滤波器的组合形式,并详细阐述了联邦滤波器的算法。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,具有重要的工程应用价值。     

组合导航系统中的联邦滤波算法研究

分析了联邦滤波算法的理论基础,并讨论了联邦滤波器的４种设计方案,针对一多传感器组合导航系统进行了仿真,仿真结果表明了联邦滤波算法在估计精度、容错性及数据处理能力等方面具有很好的性能,可以实现未来组合导航高精度,高容错性高可靠性。     

基于最优滤波的卫星和惯性组合导航方法

针对目前三种主流导航方法各自的不足,提出了一种基于最优滤波法的卫星、惯性组合导航方法,采集这两种导航系统实时测量得到的伪距、伪距率的差值,通过设计合适的最优滤波器,以校正系统误差,获得高精度位置、速度、姿态的用户定位结果,从而弥补了惯性导航误差随时间离散和卫星导航易受外界电磁环境干扰、无法直接提供用户姿态信息的问题。     

SINS/GPS/BD2/DVL船舶组合导航联邦滤波算法研究

针对于船舶在长期高速度航行的过程中,捷联惯性导航SINS存在着误差积累,GPS和北斗导航容易受环境干扰,从而不能满足长期高精度导航定位需要,提出了 SINS/GPS/BD2/DVL 组合导航联邦滤波算法。建立了SINS、GPS、BD2、DVL的误差模型,研究了滤波器的组合形式,并详细阐述了联邦滤波器的算法。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,具有重要的工程应用价值。     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响。同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低、稳定性差,还有可能发散。采用常规卡尔曼滤波无法解决此问题。为此研究了一种基于UKF的自适应卡尔曼滤波算法。在系统噪声统计特性未知时,此算法能自动平衡状态信息与观测信息在滤波结果中的权比,实时调整状态向量和观测向量的协方差,从而提高系统的性能。仿真结果显示,使用自适应UKF算法与普通的UKF算法相比,可以获得更优的导航精度和稳定性。     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,使之可以克服标准遗传算法的缺陷,并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中,以空机重量和最大升阻比为性能目标,得到了优化问题得Pareto解。结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值。     

无尾飞翼式高空长航时无人机纵向控制律设计研究

以某无尾飞翼式高空长航时无人机为研究对象,分析了自然飞机在高空巡航状态时的纵向稳定性,介绍并改进了传统的无人机巡航状态纵向控制律设计方法。通过在Matlab/Simulink中建立仿真模型,对两种方法进行对比分析。分析结果表明,由于无人机飞控系统的自动驾驶仪是始终在环的,不必像传统方法一样考虑带有增稳的控制系统的稳定性。因此,改进的设计方法更适合于无尾飞翼式高空长航时无人机巡航状态的纵向飞行控制系统的设计。     

船舶综合导航系统应用技术

船舶导航系统已发展为集成多种导航设备的多功能综合导航系统.为支撑系统的柔性集成,设计了开放式的综合导航系统体系结构.信息融合技术可解决信息过载问题,提高导航信息精度和可靠性.针对多传感器组合导航方式,设计了基于一种无重置联邦滤波器的导航信息融合方法.电子海图显示信息系统是综合导航系统的信息集成和监控中心,考虑航海作业与航行自动监控的需要,开发了多功能的电子海图显示信息系统应用软件,并通过相应的工程实验证明了系统的可行性.     

星光导航原理及捷联惯导/星光组合导航方法研究

该文在分析星光导航原理的基础上,给出了捷联惯导/星光飞行器组合导航方案;推证了该组合导航系统的状态方程和观测方程,分析了星敏仪量测误差.结合高超声速跨大气层再入飞行体的模拟飞行轨道,进行了组合导航数学仿真.结果证实该方案能够利用星光导航信息对捷联惯导进行即时修正,表明捷联惯导/星光组合导航系统在较精确地获取载体姿态信息方面具有优越性.     

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。     

GPS组合导航系统在车辆导航中的应用

ＧＰＳ组合导航系统在车辆导航中的应用房建成，万德钧（东南大学仪器科学与工程系，南京２１００１８）统计资料显示，公路堵塞造成的直接和间接的经济损失惊人，仅美、日、法三国每年的损失就超过１１０００亿法郎．德国交通部门统计，在全德国，每年因汽车司机行错路线...     

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.     

车辆组合导航的新方法

目的 提高车辆导航精度。方法 建立加速度计与里程计组合导航模型,给出相应算法及ＧＰＳ校正里程计刻度因子的方法。结果 车辆运行在短时间内用加速度计与里程计组合校正里程计刻度因子,长时间运行后用ＧＰＳ校正里程计刻度因子,从而提高了车辆导航精度。结论 加速度计、里程计和ＧＰＳ接收机组合导航提高了车辆导航精度,增加了系统的可靠性。     

量测信息引导的组合导航融合滤波方法

针对组合导航系统中各子系统量测输出速率不同的情况,提出了一种量测信息引导的组合导航融合滤波方法.该方法采用信息量与信息当量来描述当前时刻的所有可用信息,并基于加法原理,利用状态预测和当前可用的量测值来更新状态估计,实现最优融合估计.仿真结果表明,该方法能够应用于多量测信息非等间隔输出的情况,即使某子系统失效时也能正常工作,且能够取得较好的融合滤波效果,相较于联邦滤波和集中滤波具有更好的实时性能.