共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。 相似文献
3.
4.
首先,将状态方程采用数据块变换的方式得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后,将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后,利用异步贯序滤波的方法,建立了基于全局的最优估计值。将上述算法应用于GPS/SST/高度表/SINS多组合导航系统,仿真结果表明:相对于单一尺度的异步滤波算法,该算法可明显地提高系统的滤波精度。 相似文献
5.
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
6.
作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。 相似文献
7.
基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。 相似文献
8.
9.
10.
在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。 相似文献
11.
为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模,采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合,克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性,通过小型无人机的自主飞行试验,证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。 相似文献
12.
13.
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
14.
15.
INS/SAR/GPS组合导航系统中的信息融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标,讨论其最优估计融合算法及理论证明。研究结果表明:采用最优估计融合算法,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。 相似文献
16.
由于水下运载器使用地磁滤波导航方法时难收敛、易发散,根据水下运载
器的特点设计了一种基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法。针对单纯使用地磁数据
进行位置匹配精度较差的问题,该算法在匹配及滤波过程中引入了地磁强度、航向、航
速等多参量信息,采用非线性滤波框架进行信息融合,采用粒子群算法根据多参量信息
进行位置搜索,并以之为系统滤波的观测值,通过提高位置观测精度改进滤波的收敛性
和鲁棒性。仿真结果表明,算法滤波精度高,稳定性好,能够较好地抑制各类传感器干
扰和误差对滤波估计的影响,适用于水下运载器的地磁导航定位。 相似文献
18.
微惯导系统(MINS)与卫星导航系统(GNSS)的结合不仅可以充分利用微惯导系统良好的短期性能和GNSS的长期稳定性,弥补MINS系统误差随时间积累和GNSS采样频率低、动态性能差的缺陷,而且使得组合导航系统的精度和动态能力同步提高,保证了系统在卫星信号受遮挡或失效的环境下仍能够以较高的精度自主运行一段时间,正常工作.采用星网宇达的产品采集真实数据进行了离线仿真,比较了多种滤波算法,实验证明,采用UKF取得的效果最好,EKF次之,KF最差. 相似文献
19.
针对传统惯性/GNSS组合导航系统单处理器无法同时快速实现复杂的数据采集、人机接口、导航解算等问题,介绍了一种基于双口RAM的导航计算机设计方案,给出了系统的软硬件设计方法,提出双DSP对数据采集和导航任务的分工,并通过双口RAM实现了主从控制器之间的实时数据共享.经过多次试验验证,主从系统数据共享时间小于20ns,系... 相似文献