模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。     

关于GPS导航计算的卡尔曼滤波问题

探讨卡尔曼滤波在实际应用中存中的建模误差、滤波初值的选取、系统噪声方差和量测噪声方差的确定、以及滤波发散等问题及其解决方法 ,得到适用于 GPS导航计算的卡尔曼滤波器。通过实测算例 ,比较卡尔曼滤波与最小二乘的估计结果 ,说明文中所设计的卡尔曼滤波器的合理性 ,解决问题方法的有效性 ,滤波过程稳定 ,计算速度快 ,状态参量的估计精度较高     

基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合

联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时,标准卡尔曼滤波算法由于无法实时检测和调整,使得估计误差增大,最终导致融合后估计误差随之增大.本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波,形成模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法.新算法应用模糊推理系统不断的在线调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼...     

基于BP神经网络组合导航融合算法

文章针对卡尔曼滤波算法的缺陷,建立了组合导航系统模型,提出了基于BP神经网络修正卡尔曼量噪权值的自适应卡尔曼滤波法,对量测噪声统计特性进行了自适应调整,并与传统卡尔曼算法进行计算机仿真比较。结果表明,基于BP神经网络的卡尔曼滤波器在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度。     

基于模糊控制的组合导航算法

文章提出一种根据信号残差（新息）对导航信息进行自适应噪声协方差调整的算法,由此得到导航参数的最优状态估计。其中重点研究了模糊控制对滤波器的动态调整,建立模糊滤波控制的模型,并与传统卡尔曼算法进行比较。仿真结果表明,基于模糊控制器的卡尔曼滤波器很好地限制了数据的发散,并在很大程度上提高了系统的稳定性。     

多星座组合导航自适应信息融合滤波算法

针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统.     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

一种应用于星光观测导弹姿态确定的强跟踪滤波算法

为提高基于星光观测的导弹姿态确定系统的非线性滤波器性能,对更具自适应能力的强跟踪扩展卡尔曼滤波器进行了研究。针对一般强跟踪扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力有限的缺点,推导了一种能根据每一个状态噪声的变化来调解误差方差阵中相应的渐消因子的强跟踪滤波算法,根据其在导弹姿态确定中的应用特点对其进行了优化;并将其应用到基于星光观测的导弹姿态确定仿真中以验证算法的效果;仿真实验说明算法的速度、精度和可靠性能够满足基于星光观测的导弹姿态确定的需要。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于间接量测的卫星相对导航

研究了以微波雷达作为相对测量设备的追踪星与近圆轨道上运行的目标星之间的自主相对导航问题。通过对卫星相对运动方程简化得到了线性的卫星相对运动方程。采用以雷达输出确定的直角坐标系下的相对位置作为量测,避免了直接使用雷达输出作为量测时量测方程的非线性问题,并给出了间接量测噪声方差矩阵的构造方法。根据线性的相对运动方程和量测方程设计了基于标准卡尔曼滤波器的相对导航算法。根据某微波雷达的性能参数进行的仿真结果表明：该算法与采用雷达的直接输出和EKF的算法导航精度相当,然而该算法避免了求解雅可比矩阵的繁琐过程,使滤波器的设计工作得到简化。