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对惯性导航系统(INS)与全球导航系统(GPS)分别进行了具体探讨,对比了两者的优缺点,针对INS/GPS组合导航系统中由于模型不准或因量测噪声的复杂多变造成的发散问题,引入了一种基于输出相关法的自适应卡尔曼滤波技术。通过在自适应滤波算法中推算最优稳态增益来调整量测噪声,抑制滤波器的发散,为GPS/INS组合导航系统实现高精度导航提供了有效的途径。仿真结果表明该算法能很好地对系统状态进行最优估计并适应系统噪声的变化,具有比常规卡尔曼滤波更高的导航精度。 相似文献
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模糊逻辑自适应卡尔曼滤波技术
在GPS/ INS 组合导航系统中的仿真研 总被引:5,自引:1,他引:5
提出利用模糊逻辑自适应控制器(FLAC)调整扩展卡尔曼滤波器(KALMAN)的方法,该方法应用于CPS/INS信号融合。FLAC通过监视残差是否为零均值白噪音,然后根据模糊规则调整滤波器的指数加权,从而使滤波器不断执行最优估计。通过仿真与常规扩展卡尔曼滤波器相比较,其性能优于常规扩展卡尔曼滤波器。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况. 相似文献
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建立了精确制导炸弹MINS/GPS组合导航数学模型.针对扩展卡尔曼滤波存在的问题,研究了非线性滤波,提出了一种新的滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波,并应用于组合导航系统定位.仿真结果表明:混合卡尔曼粒子滤波能有效提高组合导航系统的精度和可靠性. 相似文献
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采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对低成本惯性测量单元精度受载体机动影响大、先验知识难以准确获知的问题,提出一种采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法.首先,根据惯性测量单元的基本情况构造系统噪声的粗略模型;然后,引入卡方检验对系统状态模型进行评估,得到相应的卡方检验值;最后,通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值,得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法.所提出的算法可以克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷.通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实例,验证了所提出算法的有效性. 相似文献
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根据组合导航的特点,设计了低成本磁航向系统神经网络补偿方法。研究了磁航向系统的误差和补偿技术;在全球定位系统信号良好情况下,以捷联惯导/全球定位组合导航系统的航向信息为参考,使用卡尔曼滤波作为学习算法,建立多层前向神经网络模型补偿磁航向系统。实验结果表明,神经网络补偿方法将磁航向系统的航向角误差由±15°减小到约±1°,取得了明显的效果。 相似文献
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介绍了自适应神经网络模糊推理技术(ANFIS),在此基础上采取新息自适应调整的思想,设计了一种基于滤波器工作参数调整的GPS/INS组合导航神经网络辅助卡尔曼滤波器,利用神经网络的非线性,根据滤波器的实际输出在线实时动态调整滤波器参数,达到对滤波器的调整和控制。与传统卡尔曼滤波器进行计算机仿真比较表明,基于ANFIS神经网络的GPS/INS组合导航信息融合技术具有较强的自适应性,能够在复杂的环境下抑制数据的发散,提高导航精度。 相似文献
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作为常用导航手段的惯性导航、GPS系统等单一的导航设备,已不能满足现代电子战条件下的作战使用需求。因此,目前世界各国广泛采用多设备组合、冗余设计、多功能的组合导航系统。本文设计了基于联邦Kalman滤波的组合导航技术,进行了相应的数据仿真实验,并使用北斗星定位系统上的实际运行数据进行了算法验证,从而验证了在北斗双星定位系统上使用基于联邦Kalman滤波组合导航技术的有效性和可行性,为未来进一步在中国独立自主研究的北斗双星定位系统上进行实际的工程应用和商业应用奠定了良好的基础。 相似文献
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组合导航系统模拟器是飞行训练模拟系统的关键部件,在分别设计了惯性导航系统模拟器以及卫星导航模拟器的基础上,为了提高模拟器的真实性,针对如何实现两个系统最优组合,为其它系统提供准确可靠的导航数据的问题,参照现代飞机组合导航系统的组成结构及工作原理,设计了组合导航卡尔曼滤波器,建立了松组合和紧组合两种组合导航方式的方程和量测方程,并与纯惯性导航系统的结果进行对比分析,证明了所设计的组合导航系统卡尔曼滤波器的有效性. 相似文献
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联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用 总被引:1,自引:4,他引:1
本文提出了基于无复位联邦卡尔曼滤波的信息融合算法,建立了惯性/卫星/天文组合导航系统的误差模型,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有较强的容错性。 相似文献
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在非线性模型非高斯噪声条件下,标准粒子滤波在组合系统的观测精度较低时能取得较好的滤波效果,但在高观测精度情况下会导致滤波发散。该文针对这一问题,提出一种自调整粒子滤波方法,根据观测噪声的统计大小,自适应调整似然分布的形状,使之与先验分布重叠的区域更大,有效提高滤波稳定性。将自调整粒子滤波算法应用到组合导航系统中,并在非高斯噪声、观测信息由低观测精度跳变到高观测精度条件下进行了仿真研究,结果表明,该自调整粒子滤波算法在组合导航系统具有高观测精度的情况下依然保持了滤波精度和稳定性。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的四轴飞行器成像、惯性和高度组合导航 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高四轴飞行器在非结构化、室内和GPS失效环境下的导航精度,本文提出一种用于四轴飞行器的成像、惯性和高度组合导航。首先对四轴飞行器搭载的摄像机进行了标定,获取了摄像机的内外参数。其次设计了着陆标志为标准参照物,以及着陆标志识别方案。再利用卡尔曼滤波器融合视觉、惯性测量系统和超声波测距仪的数据,通过相似三角形定理估计飞行器的相对高度,利用视觉测程法估计飞行器位置和位移速度。最后验证组合导航的有效性,用成像、惯性与高度组合导航实验平台依次进行了相对高度估计实验、平移速度和相对位置估计实验,实验测试表明:在高度估计实验中,组合导航能够很好的描述四轴飞行器的飞行高度估计;在平移速度估计实验中,卡尔曼滤波器估计的速度估计值很平滑;相对位置估计实验中,四轴飞行器的x方向位置保持在原点附近,y方向位置保持在-1.0 m附近,高度位置的最大误差在0.3 m之内。 相似文献
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自适应联邦卡尔曼滤波在机器人组合导航系统中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用里程计(OD)与全球定位系统(GPS)辅助捷联惯性导航系统(SINS)构成一种高可靠性的组合导航系统.推导并建立了局部滤波器的数学模型,并针对联邦滤波器在载体发生异常扰动时滤波精度较低的问题,设计了基于SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦滤波器,有效补偿了系统异常扰动或动力学模型误差.仿真模拟了机器人的全航线运行轨迹进行验证,仿真结果表明,SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦卡尔曼滤波算法与相同组合导航系统的非自适应联邦卡尔曼滤波算法相比,在保障机器人导航定位可靠性及容错能力的前提下,能有效抑制异常扰动的影响,导航精度得到进一步改善. 相似文献