改进粒子滤波算法及其在GPS/SINS组合导航中的应用

针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。     

SINS／GPS／CNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究

组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出,严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高SINS／GPS／CNS组合导航系统的鲁棒性,设计了基于H∞滤波理论的鲁棒滤波算法,提高了导航系统对系统模型参数变化的适应能力。通过仿真与线性卡尔曼滤波器进行对比,验证了在系统模型参数变化的情况下,H∞滤波器精度几乎不发生改变,有更好的鲁棒性;提高了组合导航系统在噪声统计特性和模型参数不易确定情况下的导航性能。     

GHQF精度分析及其在组合导航中的应用

针对非线性滤波算法在组合导航系统中的应用问题,利用泰勒级数展开对无味卡尔曼滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)和高斯厄米特积分滤波(GHQF)三种非线性高斯滤波算法的性能进行了比较分析;基于泰勒展开的精度分析表明,UKF和CKF从四阶项开始出现截断误差,而GHQF可以逼近任意阶精度的非线性系统的后验均值;以CNS/SAR/SINS非线性组合导航系统为应用背景,对三种滤波算法的精度进行了仿真验证。数学仿真结果表明,与UKF和CKF相比,GHQF具有更高的滤波估计精度。     

一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法

针对使用传统位置匹配算法解决SINS/USBL组合导航的问题,需要先利用USBL输出信息实时求解出载体的绝对位置,设计了一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法.该算法无需求解绝对位置,直接利用超短基线系统原始输出的高度角、方位角和斜距等相对测量信息进行卡尔曼滤波组合导航,且在滤波器设计时能够根据传感器测量精度对滤波参数进行设计,更有针对性.通过理论数据仿真和湖面试验数据处理,证明了该组合导航算法能够在一定程度上提高导航精度,具有可行性.     

在组合导航系统中Kalman滤波技术的应用

在导航系统中引入Kalman滤波技术,主要是为了减小导航定时的参数误差并提高系统的定位精度,以INS/GPS组合导航系统为背景,设计位置速度组合模式的卡尔曼滤波器,并对组合导航系统进行仿真研究,结果表明组合导航系统在导航精度和稳定性方面较单一的导航系统都有提高。     

基于UKF的高动态飞行器无源组合导航系统研究

针对飞行器在进行高动态飞行中卫星导航系统易受干扰、GPS可能被屏蔽,从而导致导航系统失稳甚至发散的问题,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对基于捷联惯导系统(SINS)、地磁导航系统(GNS)和嵌入式大气数据系统(FADS)的组合无源导航系统性能进行了改进.建立了地磁数据模型和无源组合导航模型,并针对新的组合导航系统观测方程非线性程度较高问题,提出了利用非线性UKF对导航数据进行融合的方法.利用高动态飞行轨迹对所提出的组合导航系统进行了仿真及误差分析,结果表明该系统对SINS误差估计具有适中的精度.     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.     

SINS/DVL水下组合导航系统的误差分析与改进技术

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

强跟踪UKF滤波在SINS_GPS组合导航中的应用研究

针对飞行器大机动条件下SINS／GPS组合导航中出现的滤波发散问题,结合UKF滤波算法,提出了一种强跟踪UKF滤波算法。它通过引入渐消因子用线调整滤波增益阵K来减小老数据的权值,相对地增加新数据的权值,提高了UKF滤波跟踪性能。仿真和实际数据解算结果表明,强跟踪UKF提高了组合导航系统对于突变状态的实时跟踪能力和滤波过程的数值稳定性,验证了该算法的有效性。     

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

SINS/ANS integration for augmented performance navigation solution using unscented Kalman filtering

The fundamental concept of the multisensor integrated navigation system is the utilization of a medium precision INS in conjunction with one or more auxiliary sensors which perform as error bounding sources. Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignments using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.     

舰载捷联惯导系统的航行中快速在线标定

为实现舰载捷联惯导系统在航行中被快速标定的新需求,提出了一种捷联惯导系统在航行中快速在线标定的方法。首先,建立了简化的陀螺和加速度计输出误差方程,从而对Kalman滤波模型实现了降维。该模型以陀螺和加速度计零偏、标度因数误差等15个误差量为状态量,以速度误差和位置误差为量测量。设计了一种标定路径,该标定路径可由惯导系统中的双轴旋转机构实现。仿真结果表明,该方法能够在1800s内快速、准确地估计出15个误差量,具有工程实践价值。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

基于UKF的大失准角船舶行进间对准技术研究

由于标准卡尔曼滤波只适用于线性系统,通常在SINS/GPS组合导航初始对准过程中,先通过基于惯性系的粗对准方法,将失准角转化为小量,然后再进行卡尔曼滤波精对准。由于杆臂效应,使用的基准信息存在一定误差,导致初始对准精度降低。因此,首先设计UKF的大失准角初始对准算法;其次将基准信息杆臂在UKF方程中建模,对杆臂误差进行补偿;最后通过仿真验证算法的可行性,并利用海试实验数据对UKF算法与传统动基座算法进行对比,实验结果表明该方法具有明显优势。     

前后向迭代滤波算法在高精度姿态测量中的应用

为了满足航空物探对于高精度姿态基准的需求,对前后向迭代滤波算法进行了研究.在前向捷联惯导算法的基础上,推导了后向捷联惯导算法,基于SINS/GPS组合导航方案构建了15状态Kalman滤波器,提出了前后向迭代滤波算法,通过仿真实验和转台实验对比了前后向迭代滤波算法与R -T -S平滑的估计效果.实验结果表明:经过前后向...     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。