北斗双星定位系统上的基于联邦Kalman滤波的组合导航技术

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。     

基于联邦滤波的偏振光/SINS/BDS/地磁组合导航算法

针对高稳定目标导航参数获取对多传感器融合算法的需求,提出一种偏振光/捷联惯性导航系统(SINS)/北斗卫星导航系统(BDS)/地磁组合导航方法.分析了各类传感器的导航性能,采用联邦卡尔曼滤波器两级结构,利用子滤波器进行局部估计,主滤波器进行多传感器数据融合,研究了基于联邦卡尔曼滤波方法的多传感器数据融合导航算法.进行了...     

一种自适应联邦滤波在车载组合导航中的应用

联邦滤波在组合导航的应用中,具有容错性好、滤波精度高、计算量小以及实时性好的特点,但在无法得到准确的系统模型时,使用联邦滤波会出现滤波精度低甚至发散的情况。针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应联邦滤波算法。其主要思想是以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应联邦滤波方法。将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统中,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,其滤波精度和收敛速度要优于常规联邦滤波,是一种有效的车载组合导航算法。     

基于联邦滤波的室内多传感器融合导航定位方法研究

针对室内多传感器融合导航定位问题,提出一种基于联邦滤波的INS/3D LASER/单目视觉融合的室内导航定位方法.该方法是通过联邦滤波将INS分别同3D LASER与单目视觉构成子滤波器,主滤波器根据最小方差准则,利用最优系数加权法融合各子滤波器的最优估计,从而获得全局最优融合结果.实验证明,该方法能有效提高室内导航定...     

基于联邦滤波的卫星容错组合导航算法

多模卫星组合导航能够充分发挥多种卫星体系的优势,有效提高导航可靠性和精度,已成为导航领域重要的发展方向;为解决多模卫星系统可能存在故障卫星而导致系统定位失效的问题,文中提出一种基于联邦滤波的多模卫星容错组合导航算法,并引入了改进的残差故障检测方法,完成了一种北斗/GPS/GLONASS容错组合导航算法的设计;实验结果验证了该算法对于故障卫星检测和隔离的有效性;该算法对于多模卫星组合导航的应用具有较好的实用价值。     

SINS/GNSS/CNS组合导航自适应容错联邦滤波方法

针对子系统发生缓变故障会影响联邦滤波器精度的问题,分析了信息分配因子对子滤波器精度和鲁棒性、全局估计精度以及故障检测效率的影响.在此基础上,研究了一种自适应容错联邦滤波方案.通过对量测噪声阵进行自适应调节来降低未检测出来的故障信息对故障子滤波器和全局估计精度的影响,进而提升无故障子滤波器的精度和系统重构能力;根据子滤波器故障检测函数值来动态调节信息分配因子,可进一步提升故障检测效率.仿真结果表明,相比于传统的容错联邦滤波,该方法能有效降低故障信息对滤波精度的影响,具有较高的全局估计精度.     

基于联邦滤波技术的吨位智能测量系统

该文介绍了联邦Ka lm an滤波器的原理和结构,对多传感器信息融合技术在船舶吨位智能测量系统中的应用进行了探讨。文中构建了船舶吨位智能测量系统,根据系统需要详细设计了一种基于联邦Ka lm an滤波结构的多声纳传感器信息融合算法,并且给出了计算船舶吨位的算法,在多声纳传感器融合过程中,提出“变参考系统”方法来提高系统精度和可靠性,最后用MATLAB对本系统进行了仿真。仿真结果表明,算法有较高的系统精度和容错性,系统可行。     

一种改进的联邦滤波算法及其应用研究

提出了一种基于对角阵加权的改进联邦滤波算法.根据该方法,在全局融合过程中只需计算加权对角阵的每个标量元素,避免了加权矩阵的求逆运算,提高了计算稳定性,减少了计算量.因此,非常有利于实时应用.仿真算例说明该方法是有效的.     

无反馈最优联邦信息滤波算法研究

研究了联邦信息滤波器无重置结构时的信息分配问题,基于全局融合精度最高的考虑,提出了一种根据各子系统量测信息与总的量测信息之比进行自适应调整的最优信息分配方法.与其他方法相比,该方法可使联邦滤波器获得更高的融合精度.仿真结果显示了该方法的有效性.     

基于联邦滤波的GPS/DR组合导航信息融合

针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,采用联邦滤波算法,构建了两级结构的联邦卡尔曼滤波器.子滤波器分别处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对子滤波器进行信息分配和重置,克服了GPS单独使用时因信号中断而引起的系统失效,使系统具有更好的容错能力,进一步提高了系统的定位精度.试验结果证明了算法的有效性.     

联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用

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。     

ICCP重力匹配辅助导航算法研究及改进

迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配辅助导航算法,ICCP虽稳定性高,却具有实时性差的缺陷.通过研究与分析可知,采样结构是导致算法实时性差的关键因素,并且改变算法的采样结构可有效解决算法实时性差的问题.在改进ICCP的基础上,又通过“二次迭代”技术,将匹配位置用于更新测量和指示重力,并重新进行匹配解算,可进一步提高算法的匹配精度.仿真结果表明,以上工作对算法实时性和精度的改进是有效的.     

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

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.     

联邦滤波器在船舶组合导航系统中的应用

本文设计了一个基于融合-重置结构的联邦滤波器,应用于船舶组合导航系统.与传统的集中式滤波器相比,联邦滤波器结构简单,计算量少,容错性强.仿真结果表明,该联邦滤波器用在组合导航系统中是可行的,能够满足系统的精度要求.     

一种改进的高精度组合导航滤波算法仿真

在INS/GPS组合导航系统的研究中,为了解决非线性滤波算法在系统模型不确定情况下出现的滤波精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种将强跟踪滤波算法与容积卡尔曼滤波算法(CKF)相结合的组合导航滤波算法(SMFCKF).SMCKF算法将强跟踪滤波算法中的多重次优渐消因子引入到CKF算法的状态预测协方差矩阵中,对不同的状态通道进行相应的渐消.通过建立INS/GPS组合导航系统的非线性模型,对改进的滤波算法进行仿真,结果表明改进的滤波算法提高了滤波精度和鲁棒性,滤波效果优于CKF算法,适合应用于INS/GPS组合导航系统中,为飞行器组合导航优化提供了参考.     

联合H∞滤波算法及其在组合导航系统中的应用研究

针对联合卡尔曼滤波器对系统模型和系统噪声先验知识依赖性过强的局限性，基于H∞滤波对系统模型和噪声等不确定性因素具有极强的鲁棒性能的特点，介绍了一种H∞滤波的分散化技术，并在此基础上提出了联合H∞滤波算法，给出了信息分配方式，并对其性能作了详细的分析．指出该算法能有效解决局部滤波器测量更新之间的相关性问题。对MIMU／GPS／HMR组合导航系统进行了计算机仿真，仿真结果表明，该联合H。滤波算法虽然不是最优的，但是其状态估计精度仍然要优于分散H∞滤波器的估计精度。     

基于增强型MAD算法的地形辅助导航仿真研究

针对地形辅助导航系统中的地形匹配计算问题,提出一种增强型平均绝对差(MAD)算汉.算法采用最近时刻的位置偏差信息计算当前搜索区域中的高程匹配序列,使系统在任意时刻均可获得当前的地形匹配值,保证了匹配计算的连续性.在此基础上,根据MAD相关系数对数字地图上各搜索点的位置信息进行融合计算,以获取最佳的匹配点.为降低计算冗余量,在重叠的搜索区域对算法进行了优化.另外,当地形特征不明显时引入了判决机制,以增强算法的稳定性.仿真结果表明算法具有较好的动态定位效果.     

机载图像辅助导航实时匹配算法研究

针对机载图像匹配辅助导航系统的实时性和精度高的特点,提出了基于部分Hausdorff距离的粗匹配与基于广义点理论的精匹配相结合的匹配方法;该方法利用多尺度边缘检测提取机载图像的边缘特征,将参考图像和实时图的边缘特征进行粗匹配和精匹配,并做了仿真实验;实验结果表明,该算法优于与灰度相关和SSDA算法对比,并验证算法的有效性.     

动态捷联惯导/多卫星组合导航自适应联邦滤波算法研究

研究了一种基于动态扰动的滤波算法,用以提高动态扰动情况下捷联惯导/多卫星组合导航系统 的精度和可靠性．该算法采用几何精度因子（GDOP）对量测噪声进行自适应调节,利用卡尔曼滤波器的新息 量对状态噪声协方差阵进行整体控制,同时根据具有时变特性的各子系统误差协方差阵对信息分配系数进行 自适应调节．通过对SINS/GPS/Galileo/北斗组合导航系统的仿真,分析对比了常规联邦滤波、Sage 自适应联邦 滤波和本文所提自适应联邦滤波算法．结果表明,该自适应联邦滤波算法能够有效抑制动态扰动,提高组合 导航系统的精度和可靠性．