联邦卡尔曼滤波在INS＼GPS组合导航中的应用

介绍了INS＼GPS组合导航系统的优点;根据联邦卡尔曼滤波原理,设计了INS＼GPS组合导航系统的滤波算法;对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真;仿真结果表明,在INS＼GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波,不仅提高了定位精度,而且保证了滤波的快速性.     

INS/GPS导航中联邦卡尔曼滤波算法

根据INS(惯性导航系统)和GPS(全球定位系统)不同的特点,将两者组合起来,在阐述联邦卡尔曼滤波原理基础上,设计了INS/GPS组合导航系统的滤波算法.对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真,仿真结果表明:在INS/GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波,不仅提高了定位精度,而且保证了滤波的快速性.     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

一种基于UKF的MEMS／GPS组合导航算法

针对微电子机械（MEMS）／全球定位（GPS）组合导航系统中,强非线性引起的扩展卡尔曼滤波（EKF）~-航精度不高、滤波性能不稳定、收敛速度慢等问题,研究了MEMS／GPS组合导航系统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法,避免了EKF繁重的求导计算。本文对2种滤波方法进行了仿真比较,结果表明,用UKF的组合导航系统的误差收敛速度比EKF快,精度也比EKF高,UKF算法更适合于MEMS／GPS组合导航。     

联邦卡尔曼滤波在捷联惯导/全球定位/里程仪组合系统中的优化设计

基于Carlson提出的联邦卡尔曼滤波理论的原理和特点,建立了SINS/GPS/OD组合导航系统的数学模型,设计了组合系统的联邦滤波算法,并使用MATLAB对算法进行了仿真,仿真结果证明了联邦滤波器在组合导航系统应用中的可行性和优越性,该算法计算量小、容错性好,能实现较高的精度.     

图像辅助的综合导航系统研究

研究了一种新的飞行器导航系统,它使用图像传感器来辅助机载INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合系统,从而构成INS/GPS/图像辅助的综合导航系统.提出了适用于图像辅助组合导航的新的信息融合结构与滤波算法基于残差校正的级联式卡尔曼滤波组合导航信息融合方案;推导并建立了上述级联式滤波的系统状态方程与图像量测方程.进行了仿真计算,并与联合卡尔曼滤波方法的结果进行了比较.仿真结果表明此种新的滤波方法在精度上是可行的.     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

INS/GNSS/SAR组合导航系统故障检测技术研究

文中对INS/GNSS/SAR组合导航系统进行了系统级故障检测、隔离和重构技术研究.以惯导组合系统(INS/GNSS/SAR)为例,采用联邦滤波器的容错滤波算法,进行了计算机仿真,仿真结果表明该算法具有不低于集中卡尔曼滤波的导航精度,同时还具有较强的容错性.     

卡尔曼滤波直接法在INS/GPS组合导航系统中的应用

结合INS／GPS组合导航系统，讨论了卡尔曼滤波直接法的应用，仿真结果证明，采用卡尔曼滤波直接法可以有效地提高组合导航系统的导航精度。     

巡航导弹组合导航的信息融合技术研究

在对集中滤波与分散滤波概念讨论的基础上，提出了联合卡尔曼滤波技术．根据信息分配策略的不同，对联合滤波算法的四种模式进行了比较研究．针对INS／GPS／TAN组合导航系统的联合滤波算法，提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略，解决了根据局部滤波器性能随时调整信息分配策略的方法问题．     

飞航导弹INS／GPS组合制导仿真分析

介绍了INS／GPS组合导航在飞航导弹制导中的应用，结合假定弹道，对飞航导弹INS／GPS组合导航系统信息处理过程进行了建模与仿真，分析了陀螺漂移、GPS定位精度对INS／GPS组合导航系统制导精度的影响。     

分段最小二乘滤波的原理及应用

针对惯导／双星组合导航系统在战时易暴露目标的特点，提出了一种基于最小二乘滤波的分段滤波技术，并称之为分段最小二乘滤波。该滤波方案在INS／双星组合导航系统中进行分时段滤波。其它时间为纯INS解算。选择合理的滤波起始点及滤波时段的长短是分段滤波的关键技术。将分段最小二乘滤波应用到INS／双星组合系统中进行仿真验证．仿真结果表明采用分段最小二乘滤波既能保证组合导航系统的导航精度又可以有效减小用户与中心站的通信时间．提高了INS／双星组合导航系统的可靠性。     

多传感器信息融合联邦滤波一般模型的理论与仿真研究

对多传感器信息融合联邦滤波一般理论模型及其实现方法进行了研究。结合应用需求分析了联邦滤波一般模型的特点,给出了实用的信息分配系数求取方法及该模型具体的算法实现途径。以惯性/卫星(GPS/北斗双星)/多普勒/星光(INS/GPS/RDSS/Doppler/CNS)飞行器组合导航系统为例进行了联邦滤波一般模型算法的仿真分析。仿真结果表明,所给出的一般模型实现算法,在保持该模型全局最优性的同时,具有数值计算稳定性好、计算量小、数据传输量小等优点,是一种改进型算法。     

INS/GPS/TAN组合导航系统建模与仿真

在分析INS、GPS、TAN导航系统特点的基础上，提出了一种INS／GPS／TAN组合导航系统工程应用的方案。研究了其最优估计融合算法，并对算法做了仿真验证。结果表明：在确保整个组合系统可靠性的前提下，导航精度有了明显提高。因此，该方案非常适用于现代武器低空飞行时的导航。     

基于伪距伪距率的GPS／SINS组合导航系统联邦滤波器设计

详细推导了GPS／SINS组合导航系统模型。为了充分利用GPS的信息构造了最多个数的伪距、伪距率子滤波器，设计了有重置的联邦滤波器。通过修改常规联邦滤波器的信息分配算法．提出了一种新的联邦滤波算法。分析表明，新联邦滤波算法和常规联邦滤波算法相比，有相同的估计作用以及较少的计算量，得出两种算法本质相同的结论。     

信息融合技术及其在组合导航系统中的应用

对目前应用较为普遍的基于联合卡尔曼滤波的信息融合算法进行了改进 .用计算加权系数的方法代替了原来的计算加权矩阵 ,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵 .首先介绍了联合卡尔曼滤波的基本原理、结构形式和算法 ,然后对其改进的算法进行了分析 ,最后以INS/GPS组合导航系统为例 ,对该算法进行了验证 .仿真计算结果表明 ,该算法对于抑制滤波发散、提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的 .     

自主式车载组合导航系统误差修正技术研究

考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与激光捷联惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型,相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算量小,抑制滤波的发散,提高了滤波的精度.最后对组合导航系统进行仿真验证,对误差的修正取得了较为满意的结果.相比LSINS/GPS组合导航系统,该系统具有良好的自主性及适应性.     

超紧密组合下GPS/INS跟踪回路的结构及性能分析

介绍了全球定位系统（GPS）和惯性导航（INS）的互补性，以及组合导航在制导系统设计中的广泛应用．GPS／INS组合导航系统使用的是松散组合或紧密组合，提出了一种超紧密组合的方案，并对其性能进行了仿真评估．结果表明，它可以提高GPS的性能，如更高的相位跟踪带宽和更高的抗多路径噪声的特性．     

SINS/伪卫星组合导航系统

GPS能够提供全天候的实时高精度定位，但有时GPS系统不能工作，伪卫星的引入可以解决这一问题。文中研究了伪卫星导航原理，分析了伪卫星导航系统存在的问题以及解决方法。研究了SINS／伪卫星组合导航系统，给出了组合导航方案、误差方程和卡尔曼滤波算法，并进行了仿真研究。仿真结果表明．SINS／伪卫星组合导航系统可以有效抑制惯导系统的误差发散。伪卫星在GPS不可用时提供了另一种可行的区域导航定位方案。     

最优平滑算法在GPS/SINS组合导航系统事后分析中的应用

组合导航系统通常采用Kalman滤波来实现对系统状态的估计，由于最优乎滑算法的精度比Kalman滤波的精度高，并且平滑结果反映了系统在理想情况下能够达到的潜在精度．因此可以采用最优平滑算法对组合导航系统进行事后分析。本文介绍了R-T-S最优平滑算法，并将其应用于某船用GPS／SINS组合导航系统的时候分析和处理中，给出了系统仿真结构图，进行了仿真。仿真结果表明，平滑算法是一种有效的事后分析方法。