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基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明:采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。 相似文献
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为解决传统锁相环( PLL)在高动态环境下对全球定位系统(GPS)信号的跟踪精度问题,将自适应渐消滤波和二级卡尔曼滤波相结合研究了一种新的自适应二级卡尔曼滤波算法,并且提出了一种利用新息协方差计算渐消因子的方法,通过自适应渐消因子在线调节误差协方差矩阵补偿不完整信息的影响,使滤波器在系统模型不完整或者噪声统计特性不准确时仍接近最优.基于自适应二级卡尔曼滤波算法提出了一种高动态GPS载波跟踪环的设计方案.仿真结果表明,提出的方案较传统PLL的跟踪精度有显著提高,频率跟踪精度提高到9.28Hz. 相似文献
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多星座组合导航自适应信息融合滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的 总被引:3,自引:2,他引:3
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/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. 相似文献
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INS/GPS/TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究 总被引:10,自引:1,他引:10
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。 相似文献
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多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多星座卫星组合导航,提出了一种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,直接从各卫星导航系统接收机输出的定位信息入手,将各种误差因素的影响等效为一个总误差,建立一种动态定位的自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,通过引入调整系数、加权因子和自适应调节量对自适应滤波算法进行了改进,并分别对GPS、GLONASS和GALILEO系统设计了自适应子滤波器,然后采用联合滤波算法对各个子滤波器进行数据融合处理,最后对GPS/GLONASS/GALILEO组合导航系统进行了仿真验证,结果表明,该算法增强了滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果,提高了定位精度。
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基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法,提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点,将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合,设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真,和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km,速度估计精度约为0.01m/s,并且具有良好的鲁棒性和容错性能。 相似文献
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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 总被引:10,自引:0,他引:10
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。 相似文献
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This paper focuses on the information fusion problem of integrated autonomous orbit determination using the observations from inter-satellite-link (ISL), X-ray pulsars and star sensors. A step Kalman filter structure is proposed to solve the information fusion problem of multiple subsystems that have greatly different filtering precision. The subsystems are grouped according to their measurement accuracy and the state parameters and covariance matrix of a group can be calculated using the federated filter structure and propagated to the next group step-by-step. Simulation results show that the mean user range error (URE) of the constellation will be less than 1.5 m in 60 days using the step Kalman filter structure for information fusion. And it has better performance than the federated structure in dealing with information fusion of the astronomical observations and the ISL ranging measurements in integrated autonomous orbit determination. 相似文献
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基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究 总被引:8,自引:0,他引:8
由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时,因此,SAR/INS/北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题,采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此,本文在分析SAR/INS/北斗组合导航系统工作过程的基础上,结合卡尔曼滤波的具体原理,设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案,并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法,从而可以有效处理SAR/INS/北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行,该方案对SAR/INS/北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。 相似文献
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基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。 相似文献