一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
     

空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法

针对空间转移飞行器的工作环境和特点,分析了捷联惯性导航系统(SINS)、GPS和星敏感器(SS)的优缺点,提出了基于SINS/GPS/SS的空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法,该方法可取长补短,将GPS定位和星敏感器定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,建立了组合导航滤波模型,利用联邦滤波组合导航中各子滤波器没有私有状态变量的特点,改进了联邦Kalman滤波器,可动态地选取并优化信息分配因子,便于实时处理。仿真结果表明,改进的联邦滤波算法能充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息融合,比传统的联邦滤波算法有更高的估计精度,可满足空间转移飞行器长时间的自主导航要求,是一种较理想的自主导航方案,具有重要的工程应用价值。     

INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS/TERCOM系统优化结构,并对INS/GPS/TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究,将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较.结果表明,系统无故障情况下三种方法精度相同;而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法.     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。     

一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法

针对传统的惯性/卫星(SINS/GNSS)弹载组合导航系统导航信息源单一、易受干扰且鲁棒性差等问题,引入了雷达高度表(RA)作为新的信息源参与导航信息融合,并在发射惯性系下设计了一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法。仿真结果表明:本算法构建的组合导航系统具有良好的导航性能,在GNSS受干扰失效后,相较于传统SINS/GNSS组合导航系统,SINS/GNSS/RA组合导航系统依靠SINS/RA子滤波器,依旧能够在一定的时间范围内为导弹提供有效的定位信息,其表现出了更高的鲁棒性和可靠性。     

基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

多姿态敏感器测量的信息融合定姿方法研究

基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明：采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。     

惯性/雷达/红外复合末制导技术的研究

对基于惯导/雷达/红外导引头的复合末制导方法进行了探讨研究.介绍了双模导引头应用到飞行末段改进惯性导航的方法.提出了利用扩展卡尔曼滤波器将寻的头测量得到的相对方位角和角速率信息与惯性导航信息融合起来,估计并修正再入飞行状态参数偏差,按其具有终端位置和角度约束的制导律实时进行导引控制的再入复合末制导方法.本文对寻的头卡尔...     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

An information fusion algorithm for integrated autonomous orbit determination of navigation satellites

This paper focuses on the information fusion problem of integrated autonomous orbit determination using the observations from inter-satellite-link (ISL), X-ray pulsars and star sensors. A step Kalman filter structure is proposed to solve the information fusion problem of multiple subsystems that have greatly different filtering precision. The subsystems are grouped according to their measurement accuracy and the state parameters and covariance matrix of a group can be calculated using the federated filter structure and propagated to the next group step-by-step. Simulation results show that the mean user range error (URE) of the constellation will be less than 1.5 m in 60 days using the step Kalman filter structure for information fusion. And it has better performance than the federated structure in dealing with information fusion of the astronomical observations and the ISL ranging measurements in integrated autonomous orbit determination.     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

多敏感器信息融合技术在卫星姿态确定中的应用

针对惯性陀螺、星敏感器和红外地平仪组成的卫星姿态确定系统,基于联邦卡尔曼滤波技术和多敏感器信息融合技术,提出了二级分散滤波方案,该方案能够实现系统的故障诊断与系统重构,提高系统的可靠性,最后通过仿真解算出高精度的姿态测量信息。     

利用分步Kalman滤波器的自主定轨信息融合算法

将星敏感器/红外地平仪的天文定轨信息与星间观测进行信息融合是消除基于星间链路自主定轨中星座整体旋转问题的有效途径。针对两种定轨方法精度相差较大导致融合效果较差的问题,提出了一种分步 Kalman 滤波算法。该算法利用星敏感器观测信息能够有效修正旋转参数的特点,将星敏感器观测信息和星间观测信息进行分步处理和最优信息融合以消除自主定轨算法中存在的星座整体旋转误差,提高定轨精度。通过对Walker星座的仿真表明,利用提出的分步Kalman滤波信息融合算法,星座自主定轨60天后星座URE误差能够稳定在 1.5米 以内,且能有效消除星座整体旋转误差。