考虑量测滞后的INS/SAR组合导航非等间隔滤波算法研究

由于INS／SAR组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，从而造成了量测的不等间隔频率输出和量测信息滞后。针对上述问题，采用常规的卡尔曼滤波算法难以获得高的滤波精度。本文首先分析了常规卡尔曼滤波器工作过程；然后在此基础上，提出了采用非等间隔并解决滞后的滤波算法以解决上述问题。本文利用系统状态转移矩阵的特性，设计了相应的非等间隔卡尔曼滤波算法，以解决非等间隔量测的问题；同时，在该非等间隔卡尔曼滤波算法的基础上，提出了解决量测滞后的方案。并通过协方差分析的方法对比分析了常规卡尔曼滤波器，非等间隔卡尔曼滤波器和解决滞后效应的滤波算法三种情况下的滤波精度。仿真结果验证了本文提出的算法具有较高的滤波精度。     

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。     

多传感器信息融合技术在SINS／GPS／TAN组合导航系统中的应用

阐述了多传感器信息融合理论应用于组合导航系统的一般原理和方法。建立了SINS／GPS／TAN组合导航系统的联邦滤波模型，其中SINS／GPS子滤波器的状态变量为24维，SINS／TAN子滤波器的状态变量为23维，公共状态为18维。对组合导航系统的联邦滤波进行了仿真研究，仿真结果表明，基于信息融合的联邦滤波算法不仅解决了“维数灾难”问题，而且滤波精度相当高。可以满足导航制导系统的需要。     

基于天文角度观测的机载惯性/天文组合滤波算法研究

针对采用天文/惯性位置组合时对导航选星有特殊要求,提出了基于天文角度观测信息的机载惯性/天文组合滤波方案及算法.对基于天文角度观测的INS/CNS组合导航系统的原理进行了充分阐述,分析并建立了基于单星或多星观测条件下的组合导航系统线性化量测方程,并针对角度观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量,并在此基础上设计了组合滤波器算法.最后进行了组合导航系统仿真,并通过协方差分析的方法对比分析了单星和双星观测条件下的滤波性能.仿真结果表明,即使是在单星观测条件下,组合导航系统也能获得较好的定位精度;若观测星数增多,则可以大大提高系统性能,表明该组合导航系统设计方案是成功可行的.     

基于简化联邦CKF的INS/GNSS组合导航算法

针对高精度INS/GNSS组合导航子系统模型为部分非线性的问题,提出了一种新的简化联邦CKF滤波算法。该算法将容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的计算过程融入到联邦滤波结构框架中,并针对子系统模型存在部分非线性问题,对算法的时间更新过程进行了简化,简化后直接用状态转移矩阵计算一步预测和预测协方差矩阵,避免了采用求容积点近似计算的复杂过程及协方差矩阵分解。最后,建立了INS/GNSS紧组合导航模型,对提出的算法进行了仿真验证,将仿真结果与联邦UKF算法、联邦CKF算法进行对比。仿真结果表明,相比于联邦UKF和CKF算法,所提算法在保证滤波精度的情况下,有效减小了计算量,改善了组合导航系统的性能。     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

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。     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

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。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

GPS与弹道导弹INS组合制导方案初探

ＧＰＳ与弹道导弹ＩＮＳ组合制导方案初探王永刚，袁建平，王明海西北工业大学，二炮工程学院摘要＊针对弹道导弹的导航环境，提出了利用卡尔曼滤波构造的一种可用来提高弹道导弹射击精度的ＧＰＳ与惯导系统（ＩＮＳ）组合制导方案；并简要地阐述了利用该方案估计值对惯导...     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.     

北斗卫星导航系统测量误差指标体系

围绕北斗卫星导航系统中的伪距测量误差，全面分析系统的测量原理，提出系统误差指标体系的构建流程，构建基于误差层次分解方法的北斗卫星导航系统测量误差指标体系，指标体系由1个系统层指标、3个准则层指标、11个要素层指标和36个基础指标等51个指标组成。同时，结合实例，从卫星下行链路的绝对时延的测试需求，引出了绝对时延的测试问题，定义星载导航任务处理单元对外1PPS信号的输出口作为卫星的时间零点，给出需要测试的绝对时延的路径组成。根据目前系统的实际情况，通过每一部分的测试误差，求出整个绝对时延的测量误差精度。     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。