联邦自适应滤波在SINS／北斗／星敏感器组合导航系统中的应用

本以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础，构建了SINS／北斗／星敏感器组合导航系统．由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差，因此在采用常规卡尔曼滤波时，组合的效果往往很差．针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的Salychev O联邦自适应滤波算法，仿真表明，与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比，本的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统，能有效提高导航精度．     

联邦自适应滤波在SINS/北斗/星敏感器组合导航系统中的应用

本文以无反馈模式的联邦自适应滤波器为基础 ,构建了SINS/北斗 /星敏感器组合导航系统 .由于组合导航的系统模型参数往往与实际的物理参数有偏差 ,因此在采用常规卡尔曼滤波时 ,组合的效果往往很差 .针对实际系统应用分析了适用于系统噪声阵未知情况下的SalychevO联邦自适应滤波算法 ,仿真表明 ,与修正信息分配系数的联邦自适应滤波方法相比 ,本文的方法更适合于系统状态噪声阵未确定时的滤波系统 ,能有效提高导航精度     

组合导航系统中的联邦滤波算法研究

分析了联邦滤波算法的理论基础,并讨论了联邦滤波器的４种设计方案,针对一多传感器组合导航系统进行了仿真,仿真结果表明了联邦滤波算法在估计精度、容错性及数据处理能力等方面具有很好的性能,可以实现未来组合导航高精度,高容错性高可靠性。     

基于Sage-Husa自适应滤波组合导航系统的仿真研究

本文提出了基于Sage-Husa自适应滤波技术的GALILEO/BEIDOU/SINS位置全组合导航系统,并对提出的全组合系统进行了MATLAB/Simulink仿真。仿真结果表明该系统结构简单,状态估计精度高,系统仿真鲁棒性好,能满足中低速飞行器的导航定位要求,便于工程实现。为研究适合我国国情的组合导航系统提供了思路。     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响。同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低、稳定性差,还有可能发散。采用常规卡尔曼滤波无法解决此问题。为此研究了一种基于UKF的自适应卡尔曼滤波算法。在系统噪声统计特性未知时,此算法能自动平衡状态信息与观测信息在滤波结果中的权比,实时调整状态向量和观测向量的协方差,从而提高系统的性能。仿真结果显示,使用自适应UKF算法与普通的UKF算法相比,可以获得更优的导航精度和稳定性。     

基于自适应滤波的SINS/DVL组合导航系统

以水下运载体为研究对象,给出一种线性的捷联惯导系统(SINS)误差数学模型,根据多普勒测速仪(DVL)测速的误差特点建立其误差方程,并以捷联惯导系统为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统数学模型.考虑到DVL测速易受水中复杂环境的影响,将Sage-Husa自适应滤波算法引入SINS/DVL组合导航系统.针对Sage-Husa自适应滤波器长时间滤波后自适应程度下降的问题,引入滤波收敛判据对其进行改进,以自适应调节噪声估计器对不同时刻信息利用的权值.仿真结果表明:该基于自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航系统稳定性好,且具有较高的导航精度.     

模糊滤波技术在转速信息处理中的应用

信息处理技术是实现车辆起步的关键．对于转速脉冲信号,因包含高速过零脉冲信息,故其滤波技术十分困难．为此,引入人工智能推理方法,利用模糊逻辑技术和专家经验分别为车辆发动机和变速箱中间轴转速信号设计了模糊自适应滤波器,并在ＡＭＴ（电控机械式自动变速车辆）上进行了试验．对于高频转速信号,由于干扰脉冲频率与有用信号的频率接近,采用常规滤波技术,滤波后的信号严重失真,采用本文设计的模糊自适应滤波器,其滤波效果很好．     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

自适应滤波在GPS/IMU/MV组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应数据融合方法,该方法根据位置误差、角度误差和统计信息,采用模糊逻辑控制器对卡尔曼滤波器的增益矩阵K,测量误差协方差R,观测误差协方差Q进行实时修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。仿真结果证明该方法比传统卡尔曼滤波具有更高的精度。     

滤波理论的最新进展及其在导航系统中的应用

系统介绍了近年来滤波理论研究中出现的各种主要的滤波方法 ,指出了各自的优势、缺陷和发展前景。针对导航系统自身的特点 ,介绍了与之相关的几种新的滤波算法 ,阐述了各自的性能特点和应用前途。分析探讨了作为滤波理论未来发展方向的最优非线性滤波和自适应滤波的一些可能的发展途径 ,估计了其中存在的主要困难和问题 ,为将来的研究工作指明了方向     

GPS／INS组合系统自适应滤波算法

研究了GPS/INS组合系统在高动态运动目标定位中的应用。根据组合系统建立状态方程，GPS观测量构成观测方程。自适应滤波过程中，通过观测数据对观测噪声进行估计，再用Sage-Husa算法在对动态噪声进行估计的同时实现状态滤波估计。计算机仿真验证了这种滤波算法的有效性。     

基于多模自适应滤波算法在 装备组合导航系统的应用

为满足在复杂环境下装备导航定位需求,本文提出了一种对组合导航系统进行多源信息融合以获得高精度、高容错位置修正信息的设计方法.该方法通过改进联邦卡尔曼滤波算法和滤波器设计,建立一种基于北斗/GPS/SINS组合导航系统的多模自适应估计的联邦滤波器,通过多源数据优化融合有效提升装备组合导航系统精度及可靠性,为其提供准确的地理位置、周边地形以及道路交通等信息,帮助作战人员实时获取目标状态并引导精确导航,有效提升装备作战使用效能.仿真实验表明:该方法与单一模型的联邦滤波器相比,不仅能进一步提升系统的容错性及高精度定位能力,还便于对各导航子系统的故障进行隔离定位,具有较大的工程应用价值.     

组合导航系统UKF滤波算法设计

将平淡Kalman滤波(UKF)方法应用于低成本SINS/GPS/MC组合导航系统,建立了系统的非线性误差方程,并设计了相应的UKF算法与滤波器;针对组合导航中捷联惯性导航子系统的反馈修正,提出了一种根据误差角对四元数进行修正的方法.试验结果表明,本文设计的UKF效果优于集中Kalman滤波,且采用四元数反馈修正方法后较大地提高了滤波精度.     

自适应Sage滤波在GPS/SINS组合导航中的应用

为了提高导弹命中目标的精度,研究了GPS/SINS组合导航系统。以组合导航系统为应用背景,在常规Kalman数学模型的基础上,提出了改进的自适应Sage-Husa滤波方法。试验结果证明:在噪声的统计特性不能确定时,改进的自适应Sage-Husa滤波与常规Kalman滤波相比,导弹命中目标的圆概率误差(CEP)由原来的62m提高到21m。改进的自适应Sage-Husa滤波方法对提高GPS/SINS组合导航系统的制导精度和可靠性是十分有效的。     

改进的Sage-Husa滤波在精确空投组合导航系统中的应用

精确空投导航系统要求在满足导航精度的前提条件下,尽可能的降低成本。而低成本的组合导航系统在空投过程中受外部空投环境的影响较大,给噪声统计特性的准确描述带来困难。这将导致常规卡尔曼滤波器滤波不稳定甚至发散。为了解决此问题,在对常用的Sage-Husa滤波算法进行了总结和分析的基础上,研究了一种将协方差匹配技术和简化的Sage-Husa滤波技术相结合的自适应滤波算法。最后将该滤波方法应用到精确空投组合导航系统中进行了仿真分析。仿真结果表明此算法能够满足精确空投导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和可靠性。     

自适应联合H∞滤波器及其在组合导航系统中的应用

研究了联合H∞滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配原则,利用改进的Elman网络设计了信息分配系数自适应调节算法,给出了引用此算法的自适应联合H∞滤波器模型,并且给出了该模型的详细算法．MIMU／GPS／HMR组合导航系统的仿真结果表明,应用本文提出的自适应联合H∞滤波器实现了融合信息在各局部滤波器和主滤波器的自适应分配,提高了系统状态估计精度和滤波器解算速度．     

自适应Kalman滤波的改进及其在SINS/GPS组合导航中的应用

为解决自适应Kalman滤波中存在的问题,综合采用对观测粗差和滤波结果粗差进行判断、对系统噪声方差阵扩零和修改自适应方程减去项等措施对算法进行了改进.观测粗差的判断可以避免观测奇异,提高滤波稳定性;对滤波结果粗差的判断可避免矩阵求逆时的奇异现象;对状态噪声方差阵扩零,可保证在不影响滤波精度的情况下解决滤波过程中矩阵维数不对应的问题;修改自适应方程减去项,虽然牺牲了一定的精度,但可保证求解状态噪声协方差阵Q和观测噪声协方差阵R的等式右边非负定,从而保证Q和R的非负定.将上述改进后的自适应Kalman滤波算法应用到SINS/GPS组合导航中,仿真结果表明上述改进有效地提高了自适应Kalman滤波的稳定性,且保证了滤波的精度.     

GPS组合导航系统在车辆导航中的应用

ＧＰＳ组合导航系统在车辆导航中的应用房建成，万德钧（东南大学仪器科学与工程系，南京２１００１８）统计资料显示，公路堵塞造成的直接和间接的经济损失惊人，仅美、日、法三国每年的损失就超过１１０００亿法郎．德国交通部门统计，在全德国，每年因汽车司机行错路线...     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。