强机动条件下的弹载深组合ARCKF滤波方法研究

针对弹道导弹飞行中GNSS/SINS深组合导航系统呈现的强机动、非线性特性,引入了基于三阶球面-径向准则的容积卡尔曼(CKF)非线性滤波方法。同时,提出了一种自适应抗差容积卡尔曼滤波(ARCKF)算法,该算法运用抗差M思想,调节量测噪声阵,以抵御系统观测异常扰动,采用自适应因子对协方差阵进行调节,进一步处理动态扰动引入的误差。实验结果表明,该滤波算法有效提高了组合导航的动态性能,在加速度达到60g的强机动仿真环境中,仍能保持较高的导航精度和跟踪性能。     

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。     

改进调节因子的GPS/SINS组合导航自适应滤波算法

针对传统卡尔曼滤波在复杂、高动态条件下滤波不稳定的问题,提出一种改进调节因子的Sage-Husa自适应滤波算法。该算法利用全球定位系统(GPS)三维速度信息对滤波异常判定条件中的调节因子进行实时优化,动态估计量测噪声的协方差阵,提高组合导航系统的自适应性。仿真结果表明,改进的Sage-Husa自适应滤波算法计算量明显降低,与传统卡尔曼滤波相比,能够保持较高的自适应性,明显改善定位精度。     

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。     

无源北斗/惯导组合导航模糊自适应算法

为了提高无源北斗卫导/惯导组合导航系统在各种情况下的定位精度,提出了一种组合导航算法模型,并引入模糊逻辑算法对这一模型进行改进,通过监控卡尔曼滤波新息实时调整其噪声方差参数,实现了导航算法模型的自适应性,使改进后组合导航算法的定位精度得到提高。最后,通过仿真验证了模糊逻辑自适应算法可以有效地提高组合导航系统的定位精度。     

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.     

基于容积滤波的自适应相对导航算法

针对激光交会雷达测量方程的非线性问题,将容积滤波算法应用于航天器相对导航中;并考虑测量噪声统计特性不准确以及测量信息偏差等工程因素,针对激光交会雷达测量参数类型不同的特点,提出了一种基于容积滤波的自适应相对导航算法。该算法通过自适应调整量测协方差阵,能有效降低统计特性不准确等测量异常给导航系统造成的不利影响。仿真结果表明该自适应导航算法在激光交会雷达测量值存在噪声统计特性不准确等情况下时仍可保持较高的导航精度。     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

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...     

基于多圆交汇的天文定位与组合导航方法

惯性/天文组合导航系统具有全自主、抗干扰能力强等特点,在一些特殊的导航领域受到了人们的高度重视。本文研究了一种天文多圆交汇迭代定位算法,具有数值计算稳定,适合任意多颗导航恒星参与计算的优点,并能同时计算出对应的定位误差协方差阵;在此基础上,将捷联惯性导航系统与天文导航系统组合,构成了扬长避短的组合导航系统,采用扩展卡尔曼滤波算法实现捷联惯导与天文定位两者的信息融合。最后进行了仿真实验,其结果表明,该天文定位算法简单有效,定位误差模型准确,组合后的系统具有较高的精度。     

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。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

GPS／惯性组合导航系统导航性能的仿真与分析

本文从卡尔曼滤波的基本原理和几何精度因子GDOP的物理意义出发,并结合实例的仿真计算结果,讨论GPS/惯性组合导航系统的定位和测速精度。结果表明:由于位置和速度的双重组合,且由于卡尔曼滤波具有利用以前所有测量值的能力,以及综合利用GPS和惯导信息的能力,所以组合系统的精度虽仍与GDOP有关,但却高于单独利用GPS接收机点解法得到的定位和测速精度,其中定位精度的提高更为显著。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。