基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.     

多星敏感器测量最优姿态估计算法

多数利用星敏感器加陀螺组合的姿态确定方法中,由于星敏感器精度较高,使得系统定姿的精度比较高.然而,姿态确定的算法因观测模型和误差处理不当,导致滤波器观测修正能力下降,从而不能有效地估计陀螺的漂移误差.提出了基于星敏感器观测姿态角的误差建模,研究了多星敏感器组合的最优安装构型和观测融合方法.利用加权最小二乘法对观测数据的预处理,使观测方程定常化.再利用陀螺加星敏感器组合的扩展Kalman滤波(EKF,Extended Kalman Filtering)对航天器姿态和陀螺漂移进行估计.仿真结果表明,提出的多星敏感器最优组合的滤波方法能够有效精确地估计卫星三轴姿态和陀螺漂移,且该方法计算量小,有利于卫星定姿系统的在轨自主运行.     

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

微小卫星鲁棒自适应姿态确定算法

基于磁强计测量的微小卫星姿态确定系统中,由于状态方程和测量方程均为轨道参数的函数,因此在轨道估计存在误差的情况下,标准的扩展卡尔曼滤波算法（ExtendedKalmanFilter,EKF）并不能获得姿态的最优解。针对轨道确定误差对姿态确定的影响,基于自适应滤波及鲁棒估计原理,提出了鲁棒自适应卡尔曼滤波（RobustAdaptiveKalman Filter,RAKF）算法。该算法通过构建合理的膨胀因子和自适应因子,自动调节观测噪声方差矩阵和一步预测方差矩阵的大小,从而改变旧有数据及观测信息在滤波中的权重,获得更合理的卡尔曼增益,使滤波器获得近似最优结果。基于标准卡尔曼滤波的稳定性理论,证明了若系统一致完全可控并且一致完全可观,该滤波器是一致渐近稳定的。数学仿真表明,与EKF相比,RAKF能够将欧拉角估计精度从0.3°提高到0.2°,从而证明了该算法的有效性。     

一种新的星载GPS定轨滤波算法

针对传统EKF(Extended Kalman Filtering)算法应用于星载GPS(Global Positioning System)低轨卫星定轨时系统噪声方差初值不易确定的问题,提出了一种新的定轨滤波算法.该算法在非线性方程线性化过程中,在前一时刻滤波估值点进行线性化,从而得到扰动方程,并将该扰动方程引入到传统EKF进行滤波处理.该算法与传统EKF分别应用在星载GPS低轨卫星的定轨中,通过比较,结果表明改进的算法在一定程度上抑制了由于系统噪声方差阵选取偏差较大而引起的滤波发散现象,且对于系统噪声方差的初值选取有较强的鲁棒性.      

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

一种模型误差鲁棒的卫星姿态确定方法

提出一种结合非线性预测滤波和二阶插值滤波实现基于星光/陀螺的高精度姿态确定的新算法.该算法用非线性预测滤波估计模型误差,再对补偿后的模型用高精度的二阶插值滤波来估计姿态参数.解决了在卫星实际运行中难以获得姿态确定系统的精确动力学模型,采用传统EKF(Extended Kalman Filter)将模型误差作为零均值白噪声处理,导致滤波精度降低甚至发散的问题.同时,二阶插值滤波将非线性模型按照二阶近似,无需计算函数偏导数,得到高精度的卫星姿态估计.仿真验证了该方法能有效地实时估计并补偿模型误差,提高了姿态估计的精度,且估计精度受滤波周期的影响不大,从而验证了算法的鲁棒性和有效性.      

PINS静基座对准中的理论与算法的研究

分析了平台式惯导系统(PINS)静基座条件下的可观测性,采用系统可观测矩阵的条件数来定量计算PINS静基座可观测性能,找出该条件下的可观测矩阵条件数最小的3个不可观测变量.采用了自适应Kalman算法和常规Kalman算法对简化模型进行了仿真比较.仿真结果表明前者比后者滤波收敛快.进而提出了一种基于Elman神经网络的快速对准方法.     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合算法

建立了车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统自适应联合Kalman滤波的数学模型,研究了综合运用子系统状态评估、自适应信息分配、误差补偿、迭代扩展Kalman滤波、抗野值干扰、U-D协方差分解滤波等技术来提高精度和可靠性的融合滤波算法;针对滤波发散的问题,引入了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应滤波方法.理论分析和半物理仿真结果表明,所设计的算法在精度、可靠性、适应性、实时性等方面效果都很好.