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采用RINEX数据实验比较了北斗卫星导航系统(BDS)和全球定位系统(GPS)电离层Klobuchar模型在BDS/GPS组合导航中的性能。选择相对较优的电离层模型分析了基于卫星星座类型和卫星类型两种加权情况下,单一北斗、单一GPS与BDS/GPS组合导航系统在非精密进近(NPA)阶段和一类垂直引导进近(APVⅠ)阶段的RAIM可用性。实验表明,在BDS/GPS组合导航中,BDS的Klobuchar模型在中国区域内能修正大量的电离层误差,相比于GPS的Klobuchar电离层模型,电离层延迟修正有0-3.4364 m左右的提高。对于两种加权RAIM算法,在NPA阶段,单一导航RAIM可用性为90%左右,BDS/GPS组合导航的RAIM可用性达到100%。而在APVⅠ阶段,单一导航不具备APVⅠ能力,组合导航APV I阶段RAIM可用性达到100%,具有提供APV I应用的能力。 相似文献
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针对SINS/GPS组合导航姿态估计精度不足问题,提出一种BP神经网络辅助的导航姿态估计的补偿方法。首先,以QR分解Kalman滤波的增益矩阵并构建其降维特征向量;然后,以此为输入,以姿态估计误差为期望输出对BP神经网络进行训练;最后,利用BP神经网络的输出辅助修正SINS/GPS组合导航的姿态估计结果。数值仿真表明,相对于仅依赖传统Kalman滤波的方法,使用降维特征向量训练的BP神经网络获得补偿误差的SINS/GPS组合导航系统姿态估计可大大降低计算耗时,同时精度可提高两个数量级,对提高SINS/GPS组合导航精度具有较高参考价值。 相似文献
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《电光与控制》2020,(4)
针对单频点地基增强系统不能满足飞机CAT III类精密进近与着陆导航需求问题,提出一种机载差分GPS(DGPS)与捷联式惯性导航系统(SINS)紧组合导航工作模式,利用SINS提高组合后系统的导航特性。分析了SINS/DGPS紧组合滤波模型,并构建了紧组合导航状态方程和量测方程,利用改进的Kalman滤波器对滤波状态进行最优估计与补偿。进行了计算机仿真与实际系统验证实验,实验结果表明,SINS/DGPS组合导航系统中,当卫星信号不可用时,利用SINS具备的自主性能够提高导航系统的连续性和可用性,同时组合导航系统位置误差标准差相比机载DGPS单系统减小了50%以上,提高了导航系统位置引导精度。 相似文献
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在现代空战中,捷联惯性导航系统(SINS)、全球定位系统(GPS)和塔康(TACAN),单独利用各导航信息都存在着弊端.为此,提出了3种导航源综合的导航系统设计方案.信息融合技术采用广义联邦滤波技术来完成,状态矢量为导航参数误差,并建立准确数学模型.各个子滤波器(局部滤波器)采用间接滤波方式工作,完成状态矢量局部估算;... 相似文献
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在吸收SINS、CNS和SAR三者优点的基础上,设计了SINS/CNS/SAR组合导航系统,建立了该组合导航系统的非线性数学模型;然后,在研究抗差自适应滤波和粒子滤波优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应Unscented粒子滤波算法和自主导航多源信息融合算法。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR自主导航系统中进行计算仿真,并与Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波比较,结果表明:提出的新算法不仅解算精度明显高于Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波算法,而且可靠性好,能提高组合导航系统的精度。 相似文献
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针对GPS/INS组合导航系统中,由于量测噪声统计的不确定性导致平方根容积卡尔曼滤波器(SCKF)滤波精度下降甚至发散的问题,该文提出一种基于加权的自适应SCKF(WASCKF)方法。该方法首先利用移动开窗理论对SCKF新息的协方差阵进行最大似然估计,实现对测量噪声统计特性的在线调整;然后,利用加权理论,依据窗口内不同时刻信息的有用程度的不同而设置相应的权值,增强对窗口内有用信息的利用。最后,将WASCKF方法应用于GPS/INS组合导航系统中进行仿真验证,并与SCKF和ASCKF方法进行比较,结果表明,在测量噪声统计存在不确定情况下,该文所提出方法的速度误差和位置误差的均方根均小于SCKF和ASCKF方法,能够有效地提高GPS/INS组合导航系统对量测噪声统计不确定的自适应能力与导航性能。 相似文献
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基于自适应信息融合的导航系统构成与算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
由于组合导航系统应用环境的不确定性,给噪声统计特性的准确描述带来困难,这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散,目前常用的解决办法是直接估计系统噪声与量测噪声的方差阵 Q及R ,进行自适应滤波.但方程的增加将使计算量加大、实时性不能保证.本文在对基于信息融合的INS/GPS组合导航系统进行分析和设计的基础上,探讨了通过ARMA模型自适应参数辨识求解可变增益K,从而求出状态估计值的方法,并对辨识误差协方差的防饱和算法进行了研究.计算机仿真结果表明:该算法对提高导航精度和运算速度是行之有效的,所得结论有一定的工程实用价值. 相似文献
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针对INS/GPS组合导航系统在GPS信号被遮挡时,GPS接收机失锁导致导航精度迅速下降的问题,提出了基于BP神经网络辅助的组合导航算法。即在GPS信号锁定的时候,采用卡尔曼滤波对INS/GPS信号进行数据融合得到实时的精确位置,同时利用组合导航输出信息对BP神经网络进行实时在线训练;一旦GPS失锁,利用之前训练好的神经网络对INS系统进行误差补偿,解决精度迅速下降问题。通过跑车实验证明,速度精度在0.2m/s以内,位置精度为25m以内,该算法对INS/GPS组合导航系统有效。 相似文献
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为了提高全球定位系统(GPS)信号短时中断时地面车辆自主导航精确度,提出了GPS信号中断时采用车辆不完全约束条件和里程仪速度信息作为量测,辅助惯性导航系统实现车辆航位推算(DR)自主导航的方案;推导了该方案的GPS/DR组合导航的卡尔曼滤波方程;并进行了计算机仿真研究和地面车载试验,结果显示GPS信号中断90 s,DR自主导航误差为20 m,能够满足部分地面车辆短时高精确度自主定位要求。 相似文献
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CDKF在GPS/SINS组合导航系统非线性模型中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
GPS/SINS组合导航系统模型的非线性会导致扩展卡尔曼滤波(EKF)的估计精度降低。而中心差分卡尔曼滤波(CDKF)的新型非线性滤波方法,则利用插值公式对非线性系统的状态估计进行逼近,从而减小线性化误差对系统精度的影响。针对GPS/SINS导航系统的特点,建立了一种非线性误差模型,并将EKF与CDKF分别应用于组合导航系统模型中进行仿真比较。仿真结果表明,该算法简单易实现,且能满足系统在非线性模型下的导航要求,并具有较高的精度和收敛性。 相似文献