改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点，引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进，并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子，并通过预测残差得出了最优解。同时，用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性，对滤波器发散进行了有效的抑制，减少了算法的计算量。实验结果表明，该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

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.     

一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法

针对Kalman滤波跟踪机动目标发散和目前多数自适应Kalman滤波算法对运动模型适应性不强的问题,提出了一种新的基于机动检测的机动目标跟踪算法,通过实时自适应的改变滤波模型提高对机动目标跟踪精度。对这种方法与Kalman滤波算法进行了计算机仿真比较,结果表明,该方法计算量小,可实时精确地自适应匹配目标的运动模型,可实现对机动目标稳定可靠的跟踪。     

基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟，介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异，针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter，EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差，无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter，UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题，提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter，AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵，消除量测噪声异常带来的影响，同时提高了滤波精度。实验表明，与EKF和UKF定位解算算法相比，AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高，是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中，SAR图像易受斑点噪声的影响，图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显，能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性，利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题，在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上，对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析，提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则，经过可信度筛选，将有效的匹配信息与INS进行组合；对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化，进而导致Kalman滤波精度下降的问题，研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整，使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证，结果表明，该算法能够在合理的匹配误差范围内，有效地筛选出可信的图像匹配结果，相比常规Kalman滤波算法，显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

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。     

一种新型模糊自适应Kalman滤波器在组合导航中的应用

针对光纤陀螺捷联惯导(FOG SINS)/GPS组合导航系统实际工作环境中,由于系统噪声与量测噪声模型发生变化而带来的滤波器发散的问题,提出一种新型模糊自适应Kalman滤波器(FSHAKF).通过引入IMU精度因子与GPS水平精度因子,构造模糊推理系统(FIS),实时更新自适应参数,有效地解决了传统Sage-Husa自适应滤波器(SHAKF)估计模型不准确、系统噪声与量测噪声无法同时估计以及滤波器长时间易发散的问题.仿真实验表明,本文提出的FSHAKF算法相较于SHAKF算法,估计精度得到明显提高,且避免了滤波器的发散.     

A new adaptive Kalman filter for navigation systems of carrier-based aircraft

The features of carrier-based aircraft’s navigation systems during the approach and landing phases are investigated. A new adaptive Kalman filter with unknown state noise statistics is proposed to improve the accuracy of the INS/GNSS integrated navigation system. The adaptive filtering algorithm aims to estimate and adapt the unknown state noise covariance Q in high dynamic conditions, when the measurement noise covariance R is assumed to be known empirically in advance. The new adaptive Kalman ...     

容错多传感器组合导航系统发展综述

对容错组合导航系统的基本理论、联邦滤波器的设计方法、特点进行了分析；指出联邦滤波器在时间和空间上为组合导航系统的容错设计提供了条件；同时对组合导航系统故障诊断、故障隔离和系统重构方法进行了研究。     

Robust adaptive filtering method for SINS/SAR integrated navigation system

This paper presents a new robust adaptive filtering method for SINS/SAR (Strap-down Inertial Navigation System/Synthetic Aperture Radar) integrated navigation system. This method adopts the principle of robust estimation to adaptive filtering of observational data. A robust adaptive filter is developed to adaptively determine the covariance matrix of observation noise, and adaptively adjust the covariance matrix of system state noise according to the adaptive factor constructed based on predicted residuals. Experimental results and comparison analysis demonstrate that the proposed method cannot only effectively resist disturbances due to system state noise and observation noise, but it can also achieve higher accuracy than the adaptive Kalman filtering method.     

基于改进强跟踪ASCKF算法的SINS/GNSS组合对准方法

大方位失准角下的SINS/GNSS组合对准系统呈非线性,采用传统的卡尔曼滤波方法进行初始对准易导致对准精度下降甚至滤波发散。基于此,提出了一种基于改进强跟踪自适应平方根容积卡尔曼滤波算法的组合对准方法。该方法采用QR分解求取协方差的分解因子,并在状态预测方差阵的平方根更新中引入多重渐消因子调整滤波增益;同时,基于Sage-Husa自适应滤波,引入改进的时变噪声估计器实时估计噪声的统计特性。仿真结果表明,采用改进的滤波算法进行大方位失准角下的组合对准,对准精度明显提高。     

基于置信度加权的组合导航数据融合算法

 针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大，进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题，为了改进联邦滤波融合方法，将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合，应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器，使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度，进而得到联邦滤波器的置信度，再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权，得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明，这种算法对量测噪声具有较强的自适应性，能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重，提高联邦滤波融合算法的精度，是一种可行的车载组合导航数据融合算法。     

传统组合导航中的实用Kalman滤波技术评述

在随机线性系统建模准确的情况下,Kalman滤波是线性最小方差无偏估计。针对传统惯导/卫导组合导航的实际应用,难以精确建模,给出了常用的建模方法、状态量选取原则、离散化方法及滤波快速计算方法。讨论了平方根滤波、自适应滤波、联邦滤波和非线性滤波等技术的适用场合,并给出了使用建议。针对前人研究可观测度中未考虑随机系统噪声的缺陷,提出了更加合理的以初始状态均方误差阵为参考的可观测度定义和分析方法。提出了均方误差阵边界限制方法,可有效抑制滤波器的过度收敛和滤波发散。该讨论可为工程技术人员提供一些有实用价值的参考。