基于SVD的R-T-S最优平滑在机载SAR运动补偿POS系统中的应用

 机载合成孔径雷达（SAR）运动补偿用位置姿态系统（POS）的导航精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度和数值稳定性,提出将基于奇异值分解（SVD）的Rauch-Tung-Striebel（R-T-S）最优固定区间平滑应用于POS后处理中。在基于SVD的前向卡尔曼滤波（KF）的基础上,进行了基于SVD的后向R-T-S最优固定区间平滑,获得位置、速度和姿态的最优估计。该方法将原算法中均方误差阵进行奇异值分解,不仅具有很好的数值稳定性和鲁棒性,而且避免了矩阵的求逆。半物理仿真结果表明,该方法在导航精度和数据平滑度上明显优于目前工程中应用的KF,是一种有效的事后处理方法。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

基于固定区间最优平滑的传递对准精度评估

惯导系统传递对准是战术导弹发射前必须完成的任务,其对准精度直接影响导弹系统的制导精度。为评估传递对准精度性能,在介绍传递对准精度评估原理的基础上,研究了Kalman固定区间最优平滑算法;并从理论上分析了顺序滤波与逆序平滑的关系,得出平滑依赖于滤波的结论。通过实测数据半物理仿真试验证明了理论分析的正确性,表明固定区间最优平滑算法能有效地评估传递对准精度,并与间接法对比得出间接法与最优平滑算法具有一致性。     

高精度惯性导航系统动态基准设计方法研究

为了有效评估高精度惯性导航系统的动态精度,获取更高精度的动态基准导航参数是关键.提出了一种针对高精度惯性导航系统的动态基准设计方法,对固定区间平滑滤波的算法原理进行了研究,并在不改变外测信息采样周期的前提下,对算法进行了改进,以提高固定区间平滑滤波对导航系统误差估计的平滑度.经仿真数据和实测数据验证,改进后的固定区间平滑滤波算法能有效提高惯性导航系统导航精度,平滑后的导航参数可作为评价高精度惯性导航系统动态精度的基准.     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。     

自适应渐消Kalman滤波算法在RTK中的应用研究

在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。     

载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用

针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

基于新息正交性的Kalman滤波抗野值法在POS中的应用

 针对位置姿态系统（POS）应用中全球定位系统（GPS）野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波（KF）抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。     

前后向迭代滤波算法在高精度姿态测量中的应用

为了满足航空物探对于高精度姿态基准的需求,对前后向迭代滤波算法进行了研究.在前向捷联惯导算法的基础上,推导了后向捷联惯导算法,基于SINS/GPS组合导航方案构建了15状态Kalman滤波器,提出了前后向迭代滤波算法,通过仿真实验和转台实验对比了前后向迭代滤波算法与R -T -S平滑的估计效果.实验结果表明:经过前后向...     

基于新息异常检测的改进抗差自适应卡尔曼滤波算法

在工程应用中,量测异常及量测噪声统计特性的时变是引起标准卡尔曼滤波振荡甚至发散的主要原因。经典抗差Sage-Husa自适应滤波方案,对量测中的孤立型异常有所抵抗,并可在线估计量测噪声统计特性改善滤波效果,但当连续型异常值出现时,其滤波效果不佳。针对现有抗差Sage-Husa自适应滤波方案的不足,提出了新的改进滤波方法。在改进算法中,当检测到量测异常时采用模值更大的先验预测方差阵代替原算法中的后验估计方差阵,在估计量测噪声方差时起到放大作用,以降低异常量测权重,提高滤波精度;采用IGG方案构造了新的权函数,可在抑制异常影响的同时调节估计方差阵,以免连续异常时新息持续置零引起的滤波发散;采用标准卡尔曼滤波新息辅助异常检测的双重检测策略,避免了因量测噪声方差阵的调节引起检测阈值变化而导致的漏检率增高。仿真实验表明,与常规抗差自适应滤波算法相比,该方案可更加有效地抑制量测异常值的影响。     

多传感器组合导航系统的多尺度异步信息融合算法

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。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

SINS／GPS／CNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究

组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出,严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高SINS／GPS／CNS组合导航系统的鲁棒性,设计了基于H∞滤波理论的鲁棒滤波算法,提高了导航系统对系统模型参数变化的适应能力。通过仿真与线性卡尔曼滤波器进行对比,验证了在系统模型参数变化的情况下,H∞滤波器精度几乎不发生改变,有更好的鲁棒性;提高了组合导航系统在噪声统计特性和模型参数不易确定情况下的导航性能。     

Adaptive robust cubature Kalman filtering for satellite attitude estimation

This paper is concerned with the adaptive robust cubature Kalman filtering problem for the case that the dynamics model error and the measurement model error exist simultaneously in the satellite attitude estimation system. By using Hubel-based robust filtering methodology to correct the measurement covariance formulation of cubature Kalman filter, the proposed filtering algorithm could effectively suppress the measurement model error. To further enhance this effect and reduce the impact of the dynamics model error, two different adaptively robust filtering algorithms, one with the optimal adaptive factor based on the estimated covariance matrix of the predicted residuals and the other with multiple fading factors based on strong tracking algorithm, are developed and applied for the satellite attitude estimation. The quaternion is employed to represent the global attitude parameter, and three-dimensional generalized Rodrigues parameters are introduced to define the local attitude error. A multiplicative quaternion error is derived from the local attitude error to maintain quaternion normalization constraint in the filter. Simulation results indicate that the proposed novel algorithm could exhibit higher accuracy and faster convergence compared with the multiplicative extended Kalman filter, the unscented quaternion estimator, and the adaptive robust unscented Kalman filter.