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针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。 相似文献
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为提高X射线脉冲星导航对有色噪声及太阳系内星历误差的鲁棒性,设计了2级强跟踪差分滤波器(TSTDKF)。首先在分析导航原理基础上,导出了中心天体星历误差对导航结果的误差传递关系,并利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行了仿真验证;在同一运行轨道上,又结合引力摄动模型对第三天体引力摄动数据进行了分析,证明该部分噪声为有色噪声。根据以上结论,将普通2级卡尔曼滤波器(TKF)的无偏滤波器设计为一种改进的差分卡尔曼滤波器以降低有色噪声对导航系统的影响,同时又在其独立偏差滤波器中根据观测残差构建了多重自适应调节因子以增强其跟踪性能,两者共同构成TSTDKF的2个并行滤波器。通过仿真实验证明,TSTDKF的位置误差性能最大可比EKF和TKF改进56.49%和35.18%,速度误差性能改进27.66%和17.07%;对星历误差的跟踪效果也整体好于TKF。 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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针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。 相似文献
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针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。 相似文献
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非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波(EKF)更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计(或称为飞行轨迹重构)问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明:提出的非线性近似滤波方法比EKF有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比EKF更好的结果。 相似文献
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基于联邦滤波结构的INS/GPS组合导航系统数据融合研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究平台式惯导INS(interial navigation system)和全球定位系统GPS(globe position system)组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS/GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行。 相似文献
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以降低无人机制造成本为目标,在保证无人机安全自主飞行的前提下,提出了基于GPS和垂直陀螺、GPS和三轴速率陀螺及GPS和低成本惯性组件的3种低成本传感器配置方案,并针对每种方案在工程中遇到的问题,采用低通滤波、高通滤波和卡尔曼滤波等数据融合算法予以解决,最后在MATLAB平台下对每种传感器配置方案进行仿真验证.研究对比表明,对于自身稳定性较好的无人机,该3种传感器配置方案均能够实现姿态控制、高度控制、滚转控制以及航迹控制. 相似文献
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近年来,无人机运输业迅猛发展,其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型,优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统,并利用ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息,基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法,通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法,对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明:改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机,同时采用先调速后调向的避让方案,避撞成功率达到99.75%,可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。 相似文献
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《中国航空学报》2023,36(2):17-28
It is common for aircraft to encounter atmospheric turbulence in flight tests. Turbulence is usually modeled as stochastic process noise in the flight dynamics equations. In this paper, parameter estimation of nonlinear dynamic system with both process and measurement noise was studied, and a practical filter error method was proposed. The linearized Kalman filter of first-order approximation was used for state estimation, in which the filter gain, along with the system parameters and the initial states, constituted the parameter vector to be estimated. The unknown parameters and measurement noise covariance were estimated alternately by a relaxation iteration method, and the sensitivities of observations to unknown parameters were calculated by finite difference approximation. Some practical aspects of the method application were discussed. The proposed filter error method was validated by the flight simulation data of a research aircraft. Then, the method was applied to the flight tests of a subscale aircraft, and the aerodynamic stability and control derivatives were estimated. All the estimation results were compared with the results of the output error method to demonstrate the effectiveness of the approach. It is shown that the filter error method is superior to the output error method for flight tests in atmospheric turbulence. 相似文献