共查询到20条相似文献,搜索用时 890 毫秒
1.
2.
3.
4.
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. 相似文献
5.
文中应用R-T-S 平滑算法通过事后处理导航参数来检测和评估GPS/DR组合导航系统的精度,利用GPS和DR提供的静态测试数据通过计算机进行了半物理仿真.结果表明R-T-S平滑算法能够有效地检验和评估GPS/DR组合导航系统的精度,是一种有效的事后处理方法. 相似文献
6.
7.
8.
9.
10.
11.
强跟踪联邦的卡尔曼滤波器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
将强跟踪滤波方法应用到联邦滤波器中,形成无反馈模式的联邦滤波器的强跟踪联邦滤波算法.该强跟踪联邦滤波器由2个子滤波器和1个主滤波器组成,主滤波器到子滤波器的信息反馈.子滤波器独立地进行时间更新和测量更新.主滤波器对时间进行更新,并将2个子滤波器的结果进行信息融合,得到全局最优估计. 相似文献
12.
在SINS/北斗组合导航中,比较松散组合与紧密组合两种方式.分别使用输出校正和反馈校正进行Kalman滤波,其中松散组合采用的是位置、速度组合,紧密组合采用的是伪距、伪距率组合,仿真结果表明采用反馈校正的紧密组合能在较长时间保持更高的导航精度. 相似文献
13.
舰船导航信号非线性UKF滤波定位解算方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
根据UKF( unscented Kalman fliter)的工作机理,对所建立的双星(GPS、劳兰C)/航位推算(DR)舰船组合导航连续非线性系统模型进行解算,形成一套UKF在舰船组合导航中的递推算法。该方法根据随机变量的先验统计特性,按照特定的规则将状态变量分解成2n +1维的散布形式,然后利用统计线性回归技术,实现对非线性函数的线性化,可以获得更小的线性化误差。实船数据试验表明:UKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比,系统稳定性更好,滤波器估计精度更高。 相似文献
14.
15.
针对鱼雷水下航行的特殊性以及组合导航系统中由于量测噪声统计特性的不确定而导致滤波精度降低的问题,提出了一种新的应用于鱼雷导航定位的自适应滤波算法。该算法通过新息自适应量测噪声,在噪声统计特性未知的情况下能进行滤波计算。同时在信息融合时提出一种新的自适应信息分配方法,该方法利用估计的均方误差阵来实时确定各子滤波器的信息分配系数,使信息分配系数能够跟随子滤波器的性能而改变。通过对新算法与标准卡尔曼滤波算法所做的对比仿真试验分析,结果表明,该自适应联邦滤波算法在鱼雷多参量自适应联邦滤波导航定位应用中的有效性。 相似文献
16.
17.
18.
19.
基于新息自适应滤波的惯性测量单元误差在线标定方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
考虑到空天飞行器飞行环境和运动特性下导航传感器误差的噪声统计特性不可能完全精确已知,若使用常规卡尔曼滤波进行在线标定,将会导致滤波精度下降甚至发散。设计一种基于新息自适应滤波方法的惯性测量单元(IMU)误差在线标定方案和算法,克服常规卡尔曼滤波需预先知道噪声统计特性的不足,设计包含IMU安装误差、刻度因子误差和随机常值误差在内的27维高阶状态变量的误差标定模型,分析提出可同时对系统噪声和量测噪声协方差矩阵进行动态调整的新息自适应滤波在线标定算法。仿真验证实验表明,相较于采用常规卡尔曼滤波以及Salychev O自适应滤波算法进行在线标定,所设计的新息自适应滤波在线标定方法能更有效实现对IMU误差的动态标定及补偿,进一步提高了惯性导航系统精度。实物验证实验表明,该方法可有效标定IMU误差残差,提高导航精度,为工程应用带来较大便利。 相似文献
20.
为提高被动声定位系统的定位精度,本文提出了一种基于圆阵测量的扩展卡尔曼滤波算法,该算法首先对时延测量值进行预处理,以预处理直接作为卡尔曼滤波器测量方程的输入量,并利用台劳级数对非线性测量方程进行线性化。数值计算和仿真结果表明,该算法是较好的滤波、跟踪效果。 相似文献