Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

一类有色噪声干扰随机系统最小二乘递推辨识

提出一类有色噪声干扰随机系统的辅助模型最小二乘递推辨识算法.此算法结合辅助模型辨识思想和递推增广最小二乘理论,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未知中间变量,用估计残差代替信息向量中不可测噪声项,从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数,包括噪声模型参数.仿真例子说明提出算法的有效性.      

一种简化递推偏最小二乘建模算法及其应用

在已有的偏最小二乘相关算法基础上,提出一种简化的递推偏最小二乘算法,即直接采用自变量主元的2个回归系数矩阵来取代残差矩阵进行递推计算,进一步简化了递推计算过程,在保证建模精度的同时,使计算速度提高了近一倍.并以数控铣削加工过程中切削合力峰值在线建模为应用实例,对切削过程z传递函数的参数进行了在线辨识计算,由估计模型重构了切削过程的输出,其结果与实验测量值是一致的,且误差很小.仿真和实验结果表明,该简化递推偏最小二乘建模算法是正确和有效的,并且具有计算量小、辨识速度快、建模效率高等特点,适用于数据量较大、建模速度要求较高的研究对象的在线建模.      

带柔性载荷超静平台的模型参数在轨辨识

摘要： 针对柔性载荷振动引起超静平台模型参数在轨辨识精度下降的问题,设计一种超静平台模型参数在轨辨识方法.建立考虑柔性载荷振动的超静平台动力学模型,采用卡尔曼滤波估计柔性载荷振动的模态位移,利用多参数并发递推最小二乘法实现超静平台模型参数的准确辨识,通过仿真验证算法的有效性.仿真结果表明：在不考虑柔性载荷振动时,超静平台模型参数辨识收敛速度缓慢,辨识误差较大;采用文中考虑柔性载荷振动的多变量并发递推最小二乘法,能够明显提高超静平台模型参数估计精度.     

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

基于连续小波变换的飞行器结构模态参数辨识

给出了一种基于连续小波变换的多输入多输出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)飞行器结构模态参数的辨识方法.对结构离散运动方程进行连续小波变换建立了小波域内的系统AR(Auto Regression)模型,AR模型的系数矩阵决定着系统的动力学特性,可以通过最小二乘法求得.模态参数可以通过求解由AR系数矩阵构成的特征矩阵的特征值来获得.与已有基于小波变换的模态参数辨识方法相比,该方法应用了连续小波的时移共变性和小波变换的滤波能力来确保辨识的效率.在辨识过程中,采用优化算法提高了辨识的精度和稳定性.算例仿真结果表明该方法具有较高的计算精度和稳定性,能用于飞行器结构模态参数的辨识.      

自适应RLS算法及其在SINS／SAR组合导航中的应用

在捷联惯导（SINS）／合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中,SAR的匹配定位信息往往数量有限,而且时间间隔互不相等。提出一种自适应递推最小二乘（RLS）算法用于组合导航。该算法将正交性原理应用于最小二乘算法中,通过构造自适应渐消因子,实现时变参数的自适应估计,给出了自适应RLS算法的递推公式,并从理论上分析了该算法的收敛性。仿真结果验证了自适应RLS算法用于SINS／SAR组合导航系统的可行性和有效性。     

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.     

INS／GPS组合导航系统的容错研究

本文研究了INS/GPS组合导航系统的容错问题,并提出了一个两级故障检测及分离方案。通过采用该方案,INS/GPS组合导航系统将具有较高的容错能力,并能为用户提供连续、精确的导航信息。     

基于视觉的无人作战飞机自主着陆导航方案

提出了基于视觉的无人作战飞机自主着陆组合导航方案.基于视觉的自主着陆 组合导航系统,可以根据视觉、惯导、高度表等传感器系统的特点,融合各机载传感器的测 量信息,在不依赖外部导航信息的情况下,得到无人作战飞机(UCAV)相对于跑道的着陆导 航信息.由于视觉信息在导航系统中的重要作用,对计算机视觉算法及其实时性进行了讨论 .对如何将视觉信息与惯导、高度表信息融合,构造多速率扩展Kalman滤波器进行了阐述. 通过自主开发的"UCAV自主着陆实时仿真验证平台"对该方案进行仿真,得到了满意的结果.      

自适应卡尔曼滤波实时性研究及其应用

自适应卡尔曼滤波在估计系统状态的同时，也估计系统噪声统计值，因而计算量很大，通常在实际的应用中，其实时性很难保证。通过在ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片上实现惯性导航系统／全球定位系统（ＩＮＳ／ＧＰＳ）组合导航系统的自适应卡尔曼滤波可以看出，采用ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片来解决自适应卡尔曼滤波的实时性问题是可行的。     

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

无人机组合导航直接法与间接法滤波方式比较

全球导航卫星系统/惯性导航系统（GNSS/INS）组合导航可以提供连续、高精度的位置、速度、姿态信息，被广泛应用于无人机的状态估计。其中滤波算法的构建是其组合关键。不同组合导航的模式会对导航定位结果产生相应的影响。针对直接法和间接法这2种常见的组合模式，分别构建了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的全球定位系统/惯性导航系统（GPS/INS）松组合模式，并将其运用于不同飞行场景下无人机（UAV）的实时动态状态估计。仿真场景以及实际数据验证结果表明，间接法在精度和稳定性方面优于直接法，直接法在滤波计算速率方面优于间接法。因此，当系统具有较高的计算性能，且面向高精度的应用情况下可选择间接法作为无人机导航的技术方案；对于快速求解但精度要求不高的应用情况下，选择直接法作为无人机导航的技术方案可以在一定程度上降低系统的成本。      

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警，是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标。基于惯性导航系统（INS）辅助的卫星导航自主完好性监测算法，提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法，通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星，最大限度利用组合导航中INS的导航信息，在2颗可见星条件下就能实现故障检测。相比传统接收机自主完好性监测(RAIM)方法，该方法提高了检测算法可用性。在GPS单星座且INS定位误差方差σ_s=1m条件下，加入35m单星故障幅值，传统加权RAIM故障检测概率为48.51%，本文算法检测概率为95.21%，检测性能提升47%；与INS辅助的卡尔曼滤波残差检测法相比，在相同INS精度等级条件下该方法也具有更高的检测概率。此外，仿真分析了不同INS精度等级对该方法故障检测性能的影响，结果表明INS精度越高，该方法检测性能越好。     

MCAV/IMU integrated navigation for the powered descent phase of Mars EDL

Pin-point landing is considered as a key technology for future manned Mars landing and Mars base missions. The traditional inertial navigation system (INS) based guidance, navigation and control (GNC) mode used in the Mars entry, descent and landing (EDL) phase has no ability to achieve the precise and safe Mars landing, so novel EDL GNC methodologies should be investigated to meet this goal. This paper proposes the MCAV/IMU integrated navigation scheme for the powered descent phase of Mars EDL. The Miniature Coherent Altimeter and Velocimeter (MCAV) is adopted to correct the inertial bias and drift and improve the performance of integrated navigation. Altitude and velocity information derived from MCAV and the lander’s state information sensed by inertial measurement unit (IMU) are integrated in extended Kalman filter algorithm. The validity of the proposed navigation scheme is confirmed by computer simulation.     

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。