基于变分贝叶斯的自适应鲁棒滤波算法

针对组合导航姿态估计中,观测同时受到野值与时变观测噪声影响的问题,构造一种基于变分贝叶斯的自适应鲁棒滤波算法。该算法可以有效地解决自适应与鲁棒滤波策略的矛盾,利用变分贝叶斯近似估计变换的观测噪声,在变分贝叶斯的滤波框架内,利用Huber滤波鲁棒化方法处理连续野值。在组合导航姿态估计试验中,验证了该算法具有良好的自适应与鲁棒性,并能够保持较高的估计精度。     

序贯结构的Sage-Husa自适应滤波及其应用

在分析已有的Sage-Husa自适应滤波算法的基础上,本文首先推导了两种量测噪声自适应估计方法的等价性。为充分利用组合系统中已知的部分量测噪声参数,提高滤波稳定性和精度,研究了基于序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法;当组合系统测量噪声参数均为已知时,为降低算法复杂度,提高Sage-Husa自适应滤波的鲁棒性,加入协方差匹配的方法对序贯结构的Sage-Husa自适应滤波算法进行改进;通过在序贯结构下采用相应的信息融合策略,充分利用组合系统的输出信息。将两种算法分别应用于MIMU/GPS/磁强计组合系统中,基于跑车实验的离线数据分析表明,第一种滤波算法的滤波稳定性较标准自适应算法在滤波稳定性上有明显提高;第二种改进的滤波算法既降低了算法复杂度,又提高了抗野值效果,有效保持了组合系统在干扰状态下的导航精度。     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

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。     

基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航研究

由于水下环境的复杂性,多普勒测速(DVL)误差的均值和噪声方差等统计特性均存在跳变现象,影响了INS/DVL组合导航精度。为此提出了一种基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航算法,通过实时监测滤波残差的均值变化以及滤波残差方差与理论滤波残差方差的不一致程度,利用隶属度函数在线修正多普勒测速偏差以及量测噪声的统计特性。本文改进了已有模糊自适应滤波算法未考虑观测误差均值跳变以及对残差方差变化过于敏感的问题,并对DVL零偏跳变进行了修正。试验表明,所提出算法对多普勒测速误差的均值和噪声方差跳变具有较强的适应性,能够有效提高水下INS/DVL组合导航精度。     

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

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.     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

组合导航数据融合自适应UKF算法研究

为进一步改善平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)在微惯/卫星组合导航数据融合中的估计精度和计算复杂度,针对工作于高机动状态下随机模型统计特性不确定和SRUKF中计算繁琐的问题,分别结合最大后验概率估计准则和矩阵奇异值分解技术,提出了一种新的快捷自适应UKF算法。通过微惯/卫星组合导航系统进行数据测试,结果表明,新算法不仅能够降低时变噪声对导航滤波算法精度的影响,有效提高系统的自适应能力,而且相比传统算法计算效率提升了约16%。研究结果对工程应用具有一定的理论价值。     

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。     

一种基于集中滤波的SINS/DVL/USBL 水下组合导航算法

针对水下运载体的长时间高精度导航问题,提出一种基于集中滤波的捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)水下组合导航方法,建立了杆臂在线估计的SINS/DVL速度观测模型和SINS/USBL相对量测信息观测模型,并利用参考信息判定结果实时更新量测方程及维数,既能保证精度,还能一定程度上减少运算量。理论仿真和湖面试验表明,本算法能够实现长时间高精度的水下导航定位,具有可行性。     

鲁棒Kalman滤波及其在水下组合导航中的应用

在水下捷联惯导(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统中,当外部辅助信息受到野值等非高斯噪声污染时,选取调节因子γ为固定值将会降低基于Huber方法的鲁棒Kalman滤波(HRKF)算法的精度和鲁棒性。针对此问题,提出了一种基于马氏距离(MD)算法的调节因子自适应的鲁棒Kalman滤波(HRAKF)算法。首先利用MD算法对正常/异常的观测量进行辨识;进而建立γk递推关系式,并根据量测噪声特性对γ值进行实时调整;最后利用γk求取Huber权函数,并对量测噪声阵进行修正。选取8000s船载实测数据,分别利用Kalman滤波(KF)、HRKF及HRAKF算法进行水下组合导航半物理仿真试验。试验结果初步表明:在观测量受到野值或混合高斯分布噪声污染时,相较于KF和HRKF,HRAKF可实现更高精度、更加稳定的组合导航。     

一种基于模糊推理的导航自适应滤波算法

针对GNSS/SINS组合导航中量测噪声统计特性的时变性,以及由此引发的长航时定位精度下降问题,提出了一种基于模糊推理系统的自适应拓展卡尔曼滤波的导航定位算法。该算法考虑模糊推理系统的优势,对量测噪声协方差进行在线调整,以实现滤波结果的最优估计。经过仿真测试与跑车试验,结果表明该算法在GNSS信号先验统计特性不可知的情况下,对较大偏差有明显的纠偏作用,其定位精度能够保证在5m以内,能更好地进行导航定位解算,具有一定的应用价值。     

包含乘性噪声自适应修正的非合作目标相对导航算法

无人机（UAV）态势感知的任务是利用机载传感器对未知环境进行目标识别和引导，针对无人机与非合作目标间中远距离的相对导航问题，提出了一种基于角度和距离量测的相对状态估计算法。在现有滤波算法的基础上，为了提高精度和稳定性，本文利用了列文伯格-马夸尔特（LM）优化的思想对迭代卡尔曼滤波（IEKF）算法进行改进，提出了一种LM-IEKF算法，并推导该算法在迭代过程中的状态更新方程及协方差阵的递推公式。在此基础上，考虑到距离传感器由于信号相关特性而引入的乘性噪声，现有的加性噪声模型难以适应，因此，进一步提出了基于量测噪声自适应修正的Modified LM-IEKF方法，通过在线实时更新噪声阵提高滤波的精度，并设置渐消记忆指数平滑估计结果。算法验证结果表明，与现有的EKF、IEKF算法相比，在仅含加性噪声的情况下，LM-IEKF算法具有更好的性能；在包含乘性噪声的情况下，Modified LM-IEKF可以有效地估计量测噪声，与目前广泛使用的EKF算法相比，在综合相对位置和相对速度精度上分别提高了10%和23%。     

基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

与传统算法一样,动态系统的参数化模型(含噪声统计特性)未知或不够准确易导致容积卡尔曼滤波(CKF)效果严重下降,甚至滤波结果发散.为此,利用高斯过程回归(GPR)方法对训练数据进行学习,得到动态系统的状态转移GPR模型和量测GPR模型以及噪声统计特性,用以替代或增强原有动态系统模型,并将其融入到平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)中,分别提出了无模型高斯过程SRCKF (MFGP-SRCKF)和模型增强高斯过程SRCKF (MEGP-SRCKF)两种算法.仿真结果表明:这两种新的自适应滤波算法提高了动态系统模型精度,且实时自适应调整噪声的协方差,克服了传统算法滤波性能易受系统模型限制的问题;与MFGP-SRCKF相比,在给定一个不够准确的参数化模型,且有限的训练数据未能遍布估计状态空间的情况下,MEGP-SRCKF具备更高的滤波精度.     

一种长距离高可靠月面巡视自主导航方法

针对复杂非结构化月面上高精度巡视自主导航的应用需求,提出了一种基于惯导/视觉/天文组合的长距离高可靠自主导航方法。在建立惯性/天文基于原始观测角度信息紧耦组合量测模型和惯性/视觉改进量测模型的基础上,采用异步量测特性的集中自适应滤波算法提高了月面巡视器自主导航系统的导航精度和可靠性。数学仿真结果表明,该方法具有较高的绝对定位和定姿精度,位置和姿态精度分别优于60 m和0.1°,并且具有较高的可靠性和鲁棒性,能够满足月面巡视高精度自主导航的要求。     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

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。     

复杂水下环境下高精度SINS/USBL误差标定技术

针对SINS/USBL组合系统在导航与定位前需要对一体化样机进行精确标定的问题,对复杂水下声场环境下高精度SINS/USBL误差标定技术展开了研究,包括对安装误差角和空间杆臂误差的估计.基于标定模型的几何关系,推导了标定的状态方程和量测方程,并提出了新型的基于相对量测信息滤波估计的误差标定技术.为解决标定过程中由于存在声学野值而导致滤波估计性能下降的问题,通过高斯牛顿迭代将Huber M估计嵌入到变分贝叶斯框架中,推导了基于M估计的非线性鲁棒自适应标定算法,在精确校正后无需重复标定.仿真的结果验证了该方案的有效性、实用性和鲁棒性.     

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.      

基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。