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UKF在INS/GPS直接法卡尔曼滤波中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于INS/GPS组合导航系统的直接法卡尔曼滤波,避免了对非线性的系统状态方程进行线性化.以INS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,惯导力学编排方程和姿态误差方程作为系统状态方程,GPS输出的导航参数作为量测,采用UKF方法对系统导航参数直接进行估计.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了直接法卡尔曼滤波中系统状态方程的非线性问题,并使INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度. 相似文献
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神经网络辅助的GPS/INS组合导航滤波算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
在高空高速条件下,GPS信号失锁致使常规的卡尔曼滤波器发散,从而导致组合导航系统精度严重下降。以BP神经网络辅助技术手段对GPS/INS组合导航滤波算法实施精度补偿,即在GPS信号锁定时,对神经网络进行实时在线训练,而当在GPS信号失锁时,利用之前训练好的神经网络进行组合导航滤波,以解决精度严重下降问题。算法采用多神经网络并行结构,以减少神经网络在训练过程中的交叉耦合,提高训练速度。通过MATLAB仿真,验证了算法的可靠性与可行性,并证明其在GPS信号丢失时,精度较纯惯性导航系统有较大提高。 相似文献
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INS/GPS组合导航中实时模糊自适应滤波技术的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对INS/GPS组合导航系统,现有的滤波算法实时性不强、结构复杂,文章利用衰减记忆的方法提出了一种结构简单,适于实时计算的模糊自适应滤波算法,提高了系统的稳定性。仿真实验表明,这种算法在组合导航中具有高效率,高精度等优点,是一种实时有效的滤波算法。 相似文献
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GPS/DR组合导航系统是一个非线性系统,以往采用的扩展卡尔曼滤波算法EKF使得函数的整体特性被局部特性所代替,加上噪声的存在使系统的性能进一步下降。为了获得更好的状态估计性能,用无迹卡尔曼滤波算法UKF(Unscente dKalman Filter)实现组合导航系统的非线性状态估计,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高了算法的收敛速度和载体的定位精度。仿真结果表明:在非线性状态估计中,UKF滤波方法优于EKF滤波方法。 相似文献
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介绍了自适应神经网络模糊推理技术(ANFIS),在此基础上采取新息自适应调整的思想,设计了一种基于滤波器工作参数调整的GPS/INS组合导航神经网络辅助卡尔曼滤波器,利用神经网络的非线性,根据滤波器的实际输出在线实时动态调整滤波器参数,达到对滤波器的调整和控制。与传统卡尔曼滤波器进行计算机仿真比较表明,基于ANFIS神经网络的GPS/INS组合导航信息融合技术具有较强的自适应性,能够在复杂的环境下抑制数据的发散,提高导航精度。 相似文献
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基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法 总被引:2,自引:1,他引:1
INS/GPS组合导航系统的本质是非线性的,为改善非线性下INS/GPS组合导航精度,提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter(CKF)应用于INS/GPS组合导航中.为此,建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型,分析了CKF滤波原理,设计了INS/GPS组合滤波器,对组合导航非线性模型进行了仿真.仿真结果显示,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF),CKF降低了姿态、位置和速度估计误差,CKF更适合于处理组合导航的状态估计问题. 相似文献
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组合导航技术是解决地面机器人自主导航的一个有效途径,其中GPS/DR是一种典型的组合方式。常用的卡尔曼滤波主要用于处理线性问题,针对该导航系统非线性的特点,对Unscented卡尔曼滤波(UKF)与分散式滤波技术相结合的方法进行了研究,建立了用于GPS/DR导航系统的联邦UKF算法。数值仿真实验表明,联邦UKF比联邦EKF有更好的滤波精度,同时有更高的稳定性和容错性,是一种理想的GPS/DR导航非线性滤波方法。 相似文献
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针对UPF(Unscented Particle Filter)由于计算量大而难以应用于GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)组合导航中的问题,提出一种基于全局采样的UPF算法。结合了最新的量测值,对粒子集整体利用一次UKF(Unscented Kalman Filter)算法产生建议分布,免去了UPF中对每个粒子循环套用UKF的环节,省去了重采样步骤,减少了UPF的计算量。仿真实验采用以伪距为观测量的状态变量为10维的非线性模型,结果表明,改进的UPF与PF相比,具有更高的估计精度,与UPF相比,具有更小的计算量,能够解决UPF难以应用于GPS/INS组合导航中的问题。 相似文献
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为改善传统粒子滤波中的样本退化和样本枯竭问题, 提出一种新的粒子滤波算法. 在重要性采样中, 利用最新测量值, 结合差分滤波算法产生重要性函数; 在再采样中, 利用高斯混合模型近似状态的后验概率密度, 引入最大期望算法计算该高斯混合模型的参数, 并从该新分布中采样后验粒子集, 取代传统的再采样. 从而通过提高重要性函数对状态后验概率密度的逼近程度来缓解样本退化问题, 通过改进再采样实现过程来缓解样本枯竭问题. 把新算法应用到INS/GPS组合导航系统中, 仿真结果表明新算法的估计性能明显优于粒子滤波. 相似文献
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总结了常用的自适应滤波的方法,并提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波技术,用模糊逻辑自适应推理器来“在线”修正卡尔曼滤波系统噪声协方差Q和测量噪声协方差R,从而使滤波器不断执行最优估计。仿真结果表明该方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性。 相似文献
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传统的应用于GPS/DR组合定位系统中的联合卡尔曼滤波器都是由扩展卡尔曼滤波器(EKF)构成,而EKF具有滤波收敛速度慢、对系统模型误差和噪声统计特性的鲁棒性差和实际中难以实施等缺点,这些对联合卡尔曼滤波器的整体滤波性能和实用性都会产生不利影响.针对这一问题,通过用无迹卡尔曼滤波器(UKF)来替代EKF构成一种新型的基于UKF的联合卡尔曼滤波器,并将这种联合滤波器应用于GPS/DR车辆组合定位系统中.通过详细的计算机仿真和分析后,结果表明与传统的基于EKF的联合卡尔曼滤波器相比 ,该联合卡尔曼滤波器的滤波精度、收敛速度、鲁棒性、实用性和可靠性都得到了很大的改善,满足了定位系统低成本和高精度的要求,具有一定的应用价值. 相似文献
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本文介绍以GPS/INS组合导航设备作为核心部件的一种新的平台控制方案。GPS/INS组合导航,可以长时间提供惯性导航信息,稳定的、动态的运动解析,同时提供准确的位置数据,速度数据及其他导航信息。GPS/INS组合导航不仅可以给天线平台伺服系统提供控制参数,而且可以实时记录导航和姿态信息以备雷达后期成像。 相似文献
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对惯性导航系统(INS)与全球导航系统(GPS)分别进行了具体探讨,对比了两者的优缺点,针对INS/GPS组合导航系统中由于模型不准或因量测噪声的复杂多变造成的发散问题,引入了一种基于输出相关法的自适应卡尔曼滤波技术。通过在自适应滤波算法中推算最优稳态增益来调整量测噪声,抑制滤波器的发散,为GPS/INS组合导航系统实现高精度导航提供了有效的途径。仿真结果表明该算法能很好地对系统状态进行最优估计并适应系统噪声的变化,具有比常规卡尔曼滤波更高的导航精度。 相似文献