DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

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。     

带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用

针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。     

混合线性/非线性模型的准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波法

 针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器（Q-GRBPF）。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波（Q-GPF）算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波（KF）估计。将Q-GRBPF应用于目标跟踪的仿真结果表明,与Rao-Blackwellized粒子滤波器（RBPF）相比,Q-GRBPF在保证估计精度的前提下有效降低了计算复杂度,计算时间约为RBPF的58%;与Q-GPF相比,x坐标与y坐标的估计精度分别提升了45％和30％,而计算时间也节省了约30％。     

模糊自适应算法在GPS/INS组合导航系统中的应用

阐述了在对常用的Sage-husa自适应滤波算法总结和分析基础上,给出了滤波收敛的判据,提出利用模糊逻辑自适应控制器(FLAC)调整卡尔曼滤波器的方法,形成自适应滤波算法.以GPS/INS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度和实时性.     

H∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上 ,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系 ,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明 ,在理想条件下 ,Kalman滤波方法具有较高的精度 ;但是 ,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时 ,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能 ,同时 ,估计精度也较高 ,有效地克服了 Kalman滤波器存在的局限性     

H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

 在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度;但是,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,同时,估计精度也较高,有效地克服了 Kalman滤波器存在的局限性。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

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。     

Unscented粒子滤波在静基座捷联惯导系统大方位失准角初始对准中的应用研究

 静基座大方位失准角的捷联惯导系统误差方程是非线性的，Unscented粒子滤波从非线性系统状态向量概率分布出发，结合Unscented卡尔曼滤波和粒子滤波的特点，无需对非线性系统模型进行处理而能达到较高的滤波精度。本文对Unscented粒子滤波进行了研究，并结合重采样算法，运用于捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准中，计算结果验证了该方法的有效性与优越性。     

一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法

针对现有组合导航系统易被干扰欺骗以及姿态求解精度不足的问题，设计了惯性测量单元(IMU)与偏振光传感器组成的航姿参考系统(AHRS)。同时，考虑到传统的姿态求解方法精度不高，提出了一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法。将Mahony滤波后的姿态值作为系统观测量，再结合扩展卡尔曼滤波(EKF)实现传感器数据的深层融合，以获得高精度的姿态角信息。实验结果表明：在静态环境下采用混合滤波方法求解的姿态值能有效滤除偏振光传感器和加速度计内部噪声干扰，其稳定性明显优于两种方法各自求解时的情况；在动态实验中该方法能有效抑制单独采用Mahony滤波时存在的超调问题，表现出更高的动态解算精度，从而为偏振光组合导航系统提供了更精确的姿态估计信息。     

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。     

A dimension reduced INS/VNS integrated navigation method for planetary rovers

Inertial navigation system/visual navigation system (INS/VNS) integrated navigation is a commonly used autonomous navigation method for planetary rovers. Since visual measurements are related to the previous and current state vectors (position and attitude) of planetary rovers, the performance of the Kalman filter (KF) will be challenged by the time-correlation problem. A state augmentation method, which augments the previous state value to the state vector, is commonly used when dealing with this problem. However, the augmenting of state dimensions will result in an increase in computation load. In this paper, a state dimension reduced INS/VNS integrated nav-igation method based on coordinates of feature points is presented that utilizes the information obtained through INS/VNS integrated navigation at a previous moment to overcome the time rel-evance problem and reduce the dimensions of the state vector. Equations of extended Kalman filter (EKF) are used to demonstrate the equivalence of calculated results between the proposed method and traditional state augmented methods. Results of simulation and experimentation indicate that this method has less computational load but similar accuracy when compared with traditional methods.     

再论联邦滤波在组合导航中的应用可行性

在联邦滤波算法中，针对子滤波器存在私有状态从而导致全局状态信息融合估计为次优估计的问题，通过一个简单的3维状态、2维量测系统的数值仿真以及速度+姿态传递对准组合导航仿真，验证了联邦滤波的次优估计结果误差太大，难以满足实际系统的高精度滤波需求。联邦滤波估计的次优程度没有经过严格证明，且难以证明，因而存在应用风险。对于以精度为主要性能指标的组合导航系统，不建议采用联邦滤波算法，否则其精度损失不足以弥补其带来的计算量降低和容错性提高的优势。     

车载捷联惯导与里程计组合导航技术研究

惯导的误差随着时间增长是积累的,可采用里程计辅助捷联惯导构成纯自主的车载组合导航系统.利用捷联惯导的速度和里程计测量的速度之差作为观测量,通过卡尔曼滤波技术校正惯导的导航参数,可以有效地抑制惯导误差的积累,提高导航参数的精度.本文推导了组合导航系统的模型,从理论上用特征值方法分析了系统的可观测度,进而设计轨迹进行了仿真...     

卫星-惯性-星光最优组合导航系统在航天飞机导航中的应用

 文中对航天飞机星光-惯性导航系统进行了简要分析从最优系统组成原理、余度管理方法、系统性能分析等方面研究了卫星-惯性-星光组合导航系统的概念设计。