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多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。 相似文献
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首先,将状态方程采用数据块变换的方式得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后,将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后,利用异步贯序滤波的方法,建立了基于全局的最优估计值。将上述算法应用于GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统,仿真结果表明:相对于单一尺度的异步滤波算法,该算法可明显地提高系统的滤波精度。 相似文献
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针对组合导航系统中子系统提供的量测信息相互之间关联性不足的问题,在组合导航系统中引入改进概率关联算法,通过改进的概率关联算法将这些导航信息按一定关系联系起来并进行融合计算。首先通过推导短时间概率关联算法求解惯性导航系统(INS)得到信息的可信概率,并引入掩模算子对全球定位系统(GPS)信息进行精度判断;然后,推导出长时间概率关联算法对组合导航系统信息进行融合;最后,建立修正算法并利用长时间概率关联算法得到的信息对惯性导航系统进行误差修正。仿真结果表明,这一改进的概率关联算法可以有效判断GPS信息精度并提高组合导航系统的导航精度。 相似文献
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针对无人机(UAV)跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题,提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先,考虑到无人机视角下干扰信息多,构建了深层多样化特征提取网络,提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征;其次,设计的多尺度注意力模块,抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息;然后特征融合模块将不同层特征进行融合,有效整合了细节信息和语义信息;最后,使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化,充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明:该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%,速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强,能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。 相似文献
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由于卫星导航系统不能穿透物理遮蔽物且容易受到干扰以及惯性导航系统误差积累容易发散的特点,传统的惯性/卫星组合导航系统越来越难以满足人们对导航精度的需求,于是多传感器组合导航系统应运而生并不断发展.在多源导航系统中,如何高效可靠地融合不同传感器的数据是其中的核心,工程实践中采用较多的是联邦Kalman滤波,但其在处理异步异质非周期信号和非线性问题时都显得力不从心,近来越来越多的目光聚集在因子图算法上,故对目前因子图在多源组合导航系统的应用情况以及将来可以发展的方向进行梳理阐述. 相似文献
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首先,对不同的GPS/SINS组合模式进行了分析;在此基础上针对基于伪距、伪距率的紧组合导航系统进行研究,建立了系统的状态方程和量测方程,并用Matlab进行了仿真实现。在系统的仿真实现中,由于很难获得全面真实的导航飞行轨迹数据,文章采用一种纯数学形式的解析方法来产生飞行轨迹数据,因而系统的仿真包括3部分:轨迹发生器、GPS仿真子系统、SINS仿真子系统。仿真结果表明,GPS/SINS紧组合导航系统能够有效地提高系统的导航精度,用纯数学形式的解析方法来产生飞行轨迹数据是可行的、有效的。 相似文献
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作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。 相似文献
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INS/SAR/GPS组合导航系统中的信息融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标,讨论其最优估计融合算法及理论证明。研究结果表明:采用最优估计融合算法,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。 相似文献
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Shesheng Gao Yongmin Zhong Xueyuan Zhang Bijan Shirinzadeh 《Aerospace Science and Technology》2009,13(4-5):232-237
INS/GPS/SAR integrated navigation system represents the trend of next generation navigation systems with the high performance of independence, high precision and reliability. This paper presents a new multi-sensor data fusion methodology for INS/GPS/SAR integrated navigation systems. This methodology combines local decentralized fusion with global optimal fusion to enhance the accuracy and reliability of integrated navigation systems. A decentralized estimation fusion method is established for individual integrations of GPS and SAR into INS to obtain the local optimal state estimations in a parallel manner. A global optimal estimation fusion theory is studied to fuse the local optimal estimations for generating the global optimal state estimation of INS/GPS/SAR integrated navigation systems. The global data fusion features a method of variance upper finiteness and a method of variance upper bound to ensure that the global optimal state estimation can be achieved under a general condition. Experimental results demonstrate that INS/GPS/SAR integrated navigation systems achieved by using the proposed methodology have a better performance than INS/GPS integrated systems. 相似文献
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A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile 总被引:1,自引:1,他引:0
For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree... 相似文献