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首先,将状态方程采用数据块变换的方式得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后,将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后,利用异步贯序滤波的方法,建立了基于全局的最优估计值。将上述算法应用于GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统,仿真结果表明:相对于单一尺度的异步滤波算法,该算法可明显地提高系统的滤波精度。 相似文献
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针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。 相似文献
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在飞机编队飞行时,成员间的相对位置信息是实现系统协同作战的重要保证,为了提高机群编队飞行的相对导航定位精度,在无地面基准的机群编队飞行JTIDS/GPS/TACAN/IFDL组合的相对导航系统中,采用交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)算法,设计实现了多传感器相对导航系统,克服了飞机动态模型参数变化导致使用单一动态模型滤波精度下降的问题。仿真分析结果表明,交互式多模型算法可以提高相对导航系统的定位精度和可靠性,特别在GPS可见卫星很少的情况下,依然能够具有良好的定位性能。 相似文献
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将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效... 相似文献
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陆用航位推算系统(DR)的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算(DR)/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。 相似文献
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针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。 相似文献
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随着智能设备的普及,使用手机为汽车进行导航越来越普遍。目前,手机内置的惯性测量单元成本低廉、导航精度低,且常使用松组合,而应用GPS/SINS紧组合导航技术可提高导航的精度及可用性。通过将基于Newton迭代的梯度下降算法与滚动时域估计相结合,手机内置GPS与陀螺加速度计构成紧组合导航系统,可提高在复杂环境中的导航精度。传统Kalman滤波方法未能充分考虑到紧组合导航系统的非线性特性,而滚动时域估计通过参考多时刻导航信息,可更有效地排除非线性因素对系统的干扰,并通过实验验证了此方法。实验结果表明,相比采用扩展Kalman滤波,基于Newton迭代时域估计算法的紧组合导航系统的导航位置精度及速度精度均获得了较大提高。 相似文献
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《Aerospace Science and Technology》2006,10(3):233-238
The fundamental concept of the multisensor integrated navigation system is the utilization of a medium precision INS in conjunction with one or more auxiliary sensors which perform as error bounding sources. Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignments using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments. 相似文献
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为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的
基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩
阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算
法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼
滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模
型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组
合导航系统的滤波精度。 相似文献
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针对大部分飞行器导航采用地理坐标系导航,天文导航在地理坐标系下姿态解算依赖导航位置而容易发生精度发散的问题,文章研究了地理坐标系下,天文,质性姿态组合导航系统滤波算法,以有效提高导航系统的精度。首先,对天文愤性组合导航系统数学模型进行分析;然后,用Matlab软件根据实际情况设定参数并获得仿真数据,在仿真数据的基础上进行标准的卡尔曼滤波的仿真研究。仿真结果表明,当惯导与天文导航进行姿态组合后,各导航参数精度明显提高,在短期内可认为是收敛的,但仿真时间较长后,各导航参数出现缓慢的发散趋势。 相似文献
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