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设计INS/GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。 相似文献
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以SINS/GPS/Doppler为例,设计容错组合导航系统,该系统包括SINS容错算法、子系统故障检测及隔离、容错综合算法。采用联邦滤波算法,提高了计算精度和可靠性,具有较好的容错性和环境适应性,有较高的工程实用价值。 相似文献
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对于巡航导弹等精确制导武器和军用飞机导航系统,不仅要求高精度,而且要求具有快速的故障检测、隔离、系统重构能力。本文介绍一种将联合滤波技术应用于GPS/INS/罗兰C组合导航系统的设计。理论分析和仿真结构表明,这种设计要比标准的集中式卡尔曼滤波器设计和一般的分散滤波方法具有更好的故障检测、隔离和系统重构能力 相似文献
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组合导航能够将多种类型的导航信息进行结合,实现优势互补,因此成为了目前导航应用领域的主要发展方向。然而,导航信息的增多势必会引入更多的风险源,从而降低导航系统的可靠性。基于联邦滤波的容错方法是目前抑制故障信息影响的主要解决手段,但是现有的故障容错方法普遍采用统一的检测机制,没有根据各个导航子系统的误差传播特性针对性地构建故障检测模型,因此会引起较高的误警率与漏检率。针对上述问题,提出了基于矢量化检测联邦滤波的INS/BDS/地磁组合导航容错方法。通过构建面向INS/BDS/地磁不同导航信息的故障检测函数,能够实现更加准确的矢量化信息分配,从而可以有效避免可用导航信息的损失以及故障导航信息对整体系统的影响。仿真结果表明,提出的方法可以有效隔离不同类型的故障信息,并减小其对无故障导航信息及整体系统的影响,从而提高了组合导航的精度和可靠性。 相似文献
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一种基于组合导航系统的新融合滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统,提出了基于该系统的新信息融合方法,即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口,具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度。 相似文献
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基于置信度加权的组合导航数据融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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为提高某型GPS/INS组合导航系统模拟器模拟数据的真实性和飞行软件包、GPS模拟器、组合导航系统模拟器三者交联的有效性,在该模拟器中设计了卡尔曼滤波器。文中在介绍模拟器工作原理的基础上,建立了GPS/INS位置与速度组合方式下的卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程,用U-D分解法建立了卡尔曼滤波方程,给出了纯惯导及组合后系统的位置与速度误差仿真曲线,并对仿真结果进行了系统测试,最后与其它模拟器进行了组网导航训练测试。 相似文献
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针对大部分飞行器导航采用地理坐标系导航,天文导航在地理坐标系下姿态解算依赖导航位置而容易发生精度发散的问题,文章研究了地理坐标系下,天文,质性姿态组合导航系统滤波算法,以有效提高导航系统的精度。首先,对天文愤性组合导航系统数学模型进行分析;然后,用Matlab软件根据实际情况设定参数并获得仿真数据,在仿真数据的基础上进行标准的卡尔曼滤波的仿真研究。仿真结果表明,当惯导与天文导航进行姿态组合后,各导航参数精度明显提高,在短期内可认为是收敛的,但仿真时间较长后,各导航参数出现缓慢的发散趋势。 相似文献