车载GPS/DR组合导航系统的数据融合方法研究

GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。     

神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案

传统的Kalman滤波器自适应能力弱，而单纯的神经网络滤波器估计精度较差，且网络训练经验性太强。面向组合导航领域，提出BP神经网络辅助自适应联邦Kalman滤波器方案，设计并实现了SINS／GPS／TAN／SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力，并提出新的神经网络输入量，改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高，仿真结果证明了该方案的可行性和有效性。     

GPS/惯性组合导航系统的并行算法研究

基于导弹发射段ＧＰＳ／惯性组合导航系统模型,研究并行化滤波计算的平均算法、Ｕ－Ｄ算法及实现这些算法的阵列结构,满足组合系统的实时处理要求及提高算法的数值稳定性。     

H∞滤波在GPS／INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS／INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真。仿真结果表明,在GPS／INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散。     

小型无人机GPS／航程推算组合导航系统研究

探讨了在无人机上发展ＧＰＳ／航程推算自式组合导航系统的必要性和可行性；对利用ＧＰＳ定位信息进行导航时所需的坐标转换问题作了分析研究；并对研制的ＧＰＳ／航程推逄组合导航系统的设计思想，总体方案，工作原软硬件结构作了介绍，给出了在小型无人机上进行导航试验的结果。     

GPS／GLONASS组合导航中的星历计算与数据融合

针对ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ组合导航中的需要,分析了ＧＬＯＮＡＳＳ卫星的广播星历格式,简化受力模型和星历计算方法,并给出了ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ的数据融合模型。     

基于联邦滤波的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

针对INS导航定位的精度低、GPS导航定位的非自主性,采用INS／GPS组合导航的方式,重点阐述了系统模型的建立,在Matlab／Simulink平台下对系统进行仿真实验时,采用了基于无重置的联邦卡尔曼滤波器的组合方案,实验表明了组合系统比任何单一的导航系统的定位精度都要高,是一种可行的导航方法．     

INS/GPS组合导航联邦滤波器的仿真研究

为了研究平台式惯导INS(interialnavigationsystem)和全球定位系统GPS(globepositionsystem)组合导航联邦滤波器的实现,用卡尔曼滤波与Matlab仿真的方法,可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行.     

一种改进的低成本车载MIMU/GPS组合导航系统算法

针对低成本车载MIMU/GPS组合导航系统中存在的航向角可观测性较弱的问题,建立了一种加入GPS测速所获得的航向角信息的量测方程,增强系统航向角的可观测性,从而解决了低成本车载MIMU/GPS组合导航中的航向角可观测性较弱的问题。同时,为提高实时计算效率,并考虑低精度惯性器件噪声统计特性不易准确获得,采用降阶状态模型,并设计改进型强跟踪卡尔曼滤波与U-D分解相结合的滤波算法来抑制模型不精确造成的滤波发散。跑车实验表明,所设计的方法能够很好适用于低成本车载MIMU/GPS组合导航系统。     

组合导航系统的自适应滤波

本文对自适应滤波在组合导航系统中的应用进行可行性研究,首先讨论了组合导航系统的数学模型,然后给出Sage和Husa提出的自适应滤波器,再用自适应滤波器来处理由组合导航系统测量器件给出的测量信息,对组合导航系统的状态进行估计,仿真结果表明,自适应滤波器具有良好的跟踪性能,即使噪声的统计特性不能确切地知道,滤波器也能给出系统状态比较精确的估计.     

一种低成本GPS组合导航定位系统

提出一种低成本、简单实用的GPS组合定位系统,即采用电子计步器与电子罗盘辅助GPS.该系统可以工作在自主导航、纯GPS导航、组合导航3种模式.文中给出了组合原理、方法和基本算法,探讨了几种应用模式和可能的应用领域.     

车辆GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了车载GPS/DR/DM组合导航系统.通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性.车辆GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,GPS/DR/DM组合导航系统是一种较为理想的车辆导航系统.     

组合导航系统的卡尔曼滤波器的设计

将多传感器数据融合的卡尔曼滤波器设计方法,运用在基于GPS／INS的微型飞行器的组合导航系统中,经理论分析及实际结果表明：该滤波器设计合理,算法具有全局最优,能够提高系统的容错能力及系统的导航精度。     

飞行器INS 与 GPS组合导航系统卡尔曼滤波

随着导航技术和控制理论的发展,组合导航系统已经成为当今最主要的导航系统。组合导航系统包括许多导航传感器,因此如何充分有效地处理来自多传感器的数据已成为组合导航系统的主要问题。在组合导航系统中,最先进的信息处理方法是联邦卡尔曼滤波。但联邦滤波器设计复杂,计算量大,很难满足一些高速巡航平台导航计算的高精度、高实时性要求。文章研究了巡航飞行器INS与GPS组合导航系统的卡尔曼滤波问题,设计了滤波器,并进行了仿真试验。     

GPS／惯性导航组合性能和组合方法的研究

本文讨论GPS/惯性组合导航系统在导弹发射段时的组合性能，分析惯导系统不同性能条件和卡尔曼滤波器不同组合方法的组合特点，文中最后对降价滤波器的设计和滤波器方差阵的U-D算法进行了具体讨论。     

Multi-Scale Fusion Algorithm for AUVs Integrated Navigation Systems

To deal with the low location accuracy issue of existing underwater navigation technologies in autonomous underwater vehicles(AUVs),a distributed fusion algorithm which combines the model's analysis method with a multi-scale transformation method is proposed for integrated navigation system based on AUV.First,integrated navigation system theory and system error sources are introduced in details.Secondly,a navigation systems observation equation on the original scale is decomposed into different scales by the discrete wavelet transform method,and noise reduction is performed by setting the wavelet de-noising threshold.At last,the dynamic equation and observation equations are fused on different scales by the wavelet transformation and Kalman filter.The results show that the proposed algorithm has smaller navigation error and higher navigation accuracy.