测量融合在组合导航系统中的应用研究

介绍了测量融合的思想,讨论了基于线性均方估计和极大似然估计的测量融合算法,在其基础上提出了考虑飞行参数统计信息的测量融合方法,并以捷联惯导/GPS/罗兰 C/Doppler 组合导航系统为例,研究了测量融合在组合导航系统中的应用。最后采用蒙特卡洛方法进行了仿真,仿真结果表明,与基于极大似然估计的测量融合算法相比,采用本文算法的组合导航系统具有更高精度。     

组合导航信息融合技术研究

分析了联合卡尔曼滤波算法中参考系统、主滤波器以及局部滤波器的特点,给出了组合导航系统的联合滤波算法的具体描述,提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略,该分配策略可以保证联合滤波器整体的性能能够随时接近其中性能最优的局部系统．结果表明,采用组合导航信息融合技术在工程实践上确实可以解决根据组合导航局部滤波器性能随时调整信息分配策略的问题．     

智能融合技术在巡航导弹组合导航系统中的应用

通过对智能化综合信息处理技术的分析,探讨了基于神经网络模糊专家系统的导航设备管理与调度器、基于神经网络和模糊技术的智能滤波技术以及基于模糊神经网络的智能故障诊断与隔离技术在巡航导弹组合导航系统中的应用,并对智能组合导航系统在未来信息战中的地位和作用做了初步探讨。     

关于组合导航系统中的熵理论

从信息论中的熵理论出发,论述了组合导航系统中熵的基本模型,研究了组合导航系统中的信息测量、信息融合等问题.提出了导航信息融合率的概念,引伸了组合导航系统中关于平均互信息的两条重要定理,并指出了它们在理论研究和实际应用的指导意义.结果和实例表明熵理论从本质上刻画了导航信息的信息流动和变化,熵是衡量组合导航系统的信息融合性能的一个重要特征量.     

捷联惯性/天文组合导航信息融合方法研究

为了提高弹道导弹捷联惯性/天文组合导航系统的精度及其在实际工作环境下的自适应性,本文对导航元器件误差进行深入分析,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的状态转移矩阵算法。该方法将简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法与状态转移矩阵校正方法相结合,通过自适应滤波方法来补偿由于复杂工作环境而引入的元器件误差,并利用状态转移矩阵法校正主动段积累的速度、位置误差。通过实际弹道数据的仿真分析表明,新算法能够适应实际工作环境中元器件误差的时变特点,增强了系统对工作环境的适应能力,提高了导弹的导航精度。     

航速惯导组合导航系统在AUV上的应用

捷联惯导多普勒（SINS/DVL）组合导航技术是自主水下航行体（AUV）导航系统中经常采用的算法。针对由于复杂海洋环境导致的DVL失效,使整个导航精度急剧下降的情况,该文将螺旋桨转速变换成AUV航速,利用航速惯导组合系统信息融合方法,提出了一种通过航速惯导组合导航的卡尔曼滤波算法,可以减小导航误差。仿真结果表明,该算法提高了系统稳定性,在短时间内可以满足AUV导航系统的定位需求。     

巡航导弹组合导航的信息融合技术研究

在对集中滤波与分散滤波概念讨论的基础上，提出了联合卡尔曼滤波技术．根据信息分配策略的不同，对联合滤波算法的四种模式进行了比较研究．针对INS／GPS／TAN组合导航系统的联合滤波算法，提出了一种基于广义特征值分解的自适应信息分配策略，解决了根据局部滤波器性能随时调整信息分配策略的方法问题．     

基于信息融合的SINS/ESMPS/ST组合导航系统研究

文中研究了基于多传感器信息融合技术的SINS/基于地日月信息的定位系统(ESMPS)/星跟踪器(ST)组合导航系统,以实现航天器高精度自主导航定位.文中设计了自适应联邦滤波器,通过引入基于地日月信息的定位系统和星跟踪器信息,对捷联惯导系统进行实时估计与校正,抑制其误差累积.仿真结果证明,该系统具有较高的精度、自主性和鲁棒性.     

联合卡尔曼滤波在多传感器信息融合技术中的应用

多传感器信息融合技术在目标跟踪领域已经得到了广泛的应用,末制导融合技术是多传感器跟踪系统中的关键技术之一.本文运用联合卡尔曼滤波的先分散处理,再全局融合的思想,对主动雷达、红外传感器的数据融合问题进行了研究.仿真结果和实验表明,利用此方法可使雷达、红外传感器达到较好的数据融合效果.     

某车组合导航系统研究

该文论述了战车建立组合导航的必要性并分析了几种组合导航方式的优缺点。结合现有软硬件资源,确定了某车组合导航的方案,提出了实现某车组合导航中的难点。根据模拟试验的结果,说明在该车上实现组合导航是完全可行的。     

SINS/GPS 组合导航卡尔曼滤波算法研究

针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度.     

SR-CDKF在组合导航直接法滤波中的应用

为了解决SINS/GPS组合导航系统姿态、速度和位置等导航参数的非线性估计问题,提出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SR-CDKF)的直接式滤波估计方法。系统状态方程选取惯导力学编排方程,系统状态向量和观测向量分别选取SINS导航参数和GPS输出参数,构建了SR-CDKF滤波器。该滤波器可以使导航参数动态过程得到直接反映,并使得直接式滤波计算流程得以实现。以MATLAB中areoblk_HL20模块为基础构建了仿真系统并进行了仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的滤波精度、良好的滤波收敛性和稳定性,能使非线性模型下SINS/GPS组合导航系统的导航要求得到满足。     

SINS/伪卫星组合导航系统

GPS能够提供全天候的实时高精度定位，但有时GPS系统不能工作，伪卫星的引入可以解决这一问题。文中研究了伪卫星导航原理，分析了伪卫星导航系统存在的问题以及解决方法。研究了SINS／伪卫星组合导航系统，给出了组合导航方案、误差方程和卡尔曼滤波算法，并进行了仿真研究。仿真结果表明．SINS／伪卫星组合导航系统可以有效抑制惯导系统的误差发散。伪卫星在GPS不可用时提供了另一种可行的区域导航定位方案。     

基于CNS仿真器的弹道导弹SINS/CNS/GNSS组合导航系统研究

通过对CNS仿真器的设计,模拟了CNS的核心器件星敏感器的输出准量测数据,实现了对平台误差角的估计。将其和卫星导航系统（GNSS）共同运用到弹道导弹组合导航系统中,以融合反馈模式的联邦滤波器为基础,构建了SINS／CNS／GNSS组合导航系统。仿真结果表明了该组合方案的稳定性和可靠性。     

一种新型的改进UKF在MIMU/GPS组合导航系统中的应用

对于MIMU/GPS组合导航系统,采用传统UKF进行滤波时,其Sigma点集的MSE会随系统维数的增大而不断增大,导致估计精度越来越差,尤其是姿态误差角的估计会出现较大偏差.针对这一问题,提出了一种基于超立方体代表点的改进UKF算法并将其应用于低成本MIMU/GPS组合导航系统.仿真结果表明,改进的UKF算法对于高维强非线性组合导航系统的估计精度优于传统UKF,更适用于大角度姿态误差的准确估计.     

H∞滤波及其在GPS/INS容错组合制导中的应用

Kalman滤波需要给出系统精确的状态模型和噪声统计性能,而在实际应用中却难以满足,故利用Kalman滤波可能得不到系统最优估计,甚至发散。文中给出了在巡航导弹GPS/INS组合制导应用中对模型及噪声容错性能更强的H∞鲁棒滤波,仿真结果表明,即使对简化的组合制导模型和噪声,利用H∞滤波仍可得到良好的估计结果。     

基于小波熵的组合定位系统数据融合

文中提出了一种基于小波熵的组合定位系统数据融合方案。对于两个子系统北斗/罗兰C的实测定位数据,先用小波多尺度变换将信号在多个频率段展开,再根据小波熵判别法进行消噪和融合。结果用平均误差证明了这种方法的优越性,确保了组合系统所用样本的可信度及其数据融合中权值的合理性。     

基于小波辅助的GPS/SINS 组合导航系统故障检测与信息融合算法

针对GPS/SINS组合导航系统可能出现故障的问题,提出一种基于小波辅助的组合导航系统故障检测与信息融合算法。将卡尔曼滤波器的估计误差进行相应的多小波故障检测分析,在较短时间内发现故障点进而降低虚警概率;若GPS发生软故障,利用改进的自适应算法进行信息融合,进而保证系统的滤波精度、容错能力和可靠性。仿真结果验证了该方法的有效性。