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。     

一种GPS/MIMU深组合滤波器算法

研究一种GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法.引入惯导信息计算载波延时来建立中频信号模型,计算C/A码、载波频率和载波相位与伪距、伪距率的关系,构建预滤波器动态模型.引入惯导状态信息和量测信息构建主滤波器模型,形成闭合矢量跟踪环路.仿真结果表明:GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法能够增加同向即时支路数据信号的功率,缩小初始载波相位误差和码相位误差,从而提高载波相位和码相位的鉴别精度;当信号载噪比低至26 dB·Hz时,矢量跟踪环所能跟踪到的码相位和载波相位比标量跟踪环路分别提高了0.14码片和0.15 rad,同向即时支路信号的幅值也提高了2～3倍.     

基于FPGA和DSP的MIMU/GPS组合导航系统设计

为满足MIMU/GPS组合导航系统小型化、低成本、低功耗、以及越来越高的精度要求,提出了一种基于FPGA和DSP技术为核心的MIMU/GPS组合导航系统设计。本系统采用低成本的MEMS陀螺仪和加数度计作为惯性测量单元,将FPGA与DSP二者结合起来完成导航解算任务,它们之间的数据交换可以通过双端口RAM实现。此方案可以提高系统的精度和稳定性,更好地满足系统实时性要求。     

深空天文测角测速组合导航滤波算法研究

针对天文光谱测速导航量测中存在的常值量测误差、慢时变量测误差、光谱畸变量测误差,提出了扩维自适应容积卡尔曼滤波算法.本文通过状态扩维将常值测速量测误差及慢时变测速量测误差作为状态量之一,在导航滤波中进行同步估计并在量测中进行补偿.针对天体表面活动导致的光谱畸变量测误差,通过Sage-Husa噪声估计器对滤波算法中的量测噪声协方差阵进行自适应估计以降低含该误差量测的影响.同时,为了进一步提高导航的精度,将天文光谱测速信息与天体方向矢量信息结合,并通过联邦滤波器进行信息融合.以火星接近段为背景的仿真结果表明,该算法能够有效抑制上述量测误差对导航精度的影响,实现高精度天文自主导航.     

新的非线性滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望(Expectation Maximization,EM)算法来获得该后验状态密度的参数,从新的参数分布中进行采样得到样本粒子,取代传统的再采样过程.把新算法应用到车辆组合导航系统中,仿真结果表明新算法的有效性.     

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。     

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。     

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。     

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。     

基于量子遗传算法的RBF神经网络智能滤波组合导航算法

组合导航中标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波存在容错性和鲁棒性不足,处理非线性信号能力较弱的缺点.提出了基于量子遗传算法的RBF神经网络的智能滤波组合导航算法,通过RBF神经网络调节卡尔曼滤波增益,而神经网络参数由量子遗传算法进行调整优化.对捷联惯导系统(SINS)/全球卫星定位系统(GPS)组合导航系统进行了仿真实验,结果表明:该算法提高了导航定位的精度、鲁棒性和可靠性.     

基于EKF的DR/激光测距组合导航算法研究

航位推算（Dead Reckoning,DR）是一种常用的导航定位技术,其推算过程是一个累加过程,传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

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。     

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。     

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明，该系统具有良好的导航与定位性能     

基于人工标志的视觉/SINS组合导航算法研究

本文针对航天器地面中性浮力实验的实验体导航问题,研究利用计算机视觉和捷联惯性导航系统（SINS）进行实验体组合导航的算法：首先对视觉导航与SINS的优缺点及其组合导航的优势互补进行了分析,提出其组合方式;然后建立了组合导航系统量测方程;最后利用卡尔曼滤波方法,实现了视觉导航图像信息与捷联惯导系统的信息融合。仿真结果表明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定的应用参考价值。     

组合导航信息融合算法的研究

以GPS／INS组合导航系统为应用背景,推导了“当前统计”模型下卡尔曼滤波方程的关键矩阵。阐述了卡尔曼滤波器的主要参数对组合导航信息融合效果的影响;给出了组合导航系统的松耦合设计框图;根据实验测得的数据采用基于卡尔曼滤波的信息融合算法,通过对算法改进前后东向误差和北向误差的分析,说明算法改进后的定位精度比改进前高约30％．     

GPS/BDS组合系统中粒子滤波算法

为了解决传统单一卫星导航系统存在的可靠性低和定位精度差等问题,在分析单系统导航定位原理及GPS/BDS组合导航定位解算的基础上,引入标准粒子滤波（PF）算法和高斯粒子滤波（GHPF）算法对组合系统进行定位解算,并对不同滤波算法做出了比较和分析。仿真结果表明,粒子滤波的滤波效果优于扩展卡尔曼滤波算法。     

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。     

基于联邦滤波的无人机组合导航系统设计

以高空长航时无人机为研究背景,提出了基于联邦滤波的捷联惯导/卫星导航/天文导航的组合导航系统方案,给出了组合导航系统的状态模型和量测模型,设计了联邦滤波器并开发了组合导航方案的仿真系统,对于两个子系统的导航性能和总体方案的导航性能分别进行了仿真分析,证明了方案的合理性和可行性,为进一步研究导航系统中故障诊断和容错控制提供了依据。