基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检...     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

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。     

基于GPS/DR/DM组合导航定位系统的研究

设计了一种基于GPS辅助以DR和DM的组合导航定位的联邦滤波器,采用GPS、DR和DM组合导航定位的设计方案的基础上,提出一种先分散式再局部集中联邦滤波器并采用一种简化的自适应联邦滤波器算法对各定位数据进行融合优化,并进行了仿真.仿真结果表明本文设计的联邦卡尔曼滤波器自适应算法对多传感器系统进行数据处理,能够提供一种最佳估计途径,在容错、数据容量及降低系统费用等方面,都比集中卡尔曼滤波器更为优越,使误差进一步减小.该设计与一般的分散卡尔曼滤波器比较,在信息综合方面更加快捷.     

基于置信度加权的组合导航数据融合算法

 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。     

基于改进联邦Kalman滤波的组合校准方法研究

联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度.     

基于联邦UKF的多机协同无源定位

为提高多机协同无源定位的精度和速度,同时满足应用性强的要求,提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)联邦滤波算法的纯方位无源定位技术。核心思想是利用联邦滤波算法去解决各子滤波器滤波结果的全局最优融合问题;利用UKF算法去消除非线性状态方程或量测方程中的高斯噪声,从而实现多机协同对目标辐射源的高精度无源定位。仿真结果表明,该算法可行性强,定位精度高、速度快,具有很高的应用价值。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于联邦自适应滤波的分布式传递对准方法CSCD

为解决复杂飞行环境下由于机翼的挠曲变形等因素导致分布式传递对准的精度下降和稳定性差的问题,提出了一种基于27维状态变量传递对准模型的新型联邦自适应滤波算法。首先,子滤波器采用基于R和P自适应更新的卡尔曼滤波算法并结合27维传递对准模型进行单点传递对准。然后,主滤波器采用基于误差协方差矩阵的原则,对多个子滤波器的冗余信息和信息权重进行信息融合以及自适应分配。基于实际飞行数据的半物理仿真实验表明:该方法在一定程度上提高了分布式传递对准的稳定性和精度,姿态估计稳定性得到明显提高,动态杆臂以及航向角估计精度分别提高了61.54%和42.35%。     

基于联邦卡尔曼滤波的测量船导航信息处理方法

为了提高航天测量船导航系统提供的位置、姿态及速度的精度,以满足飞行器测控的特殊要求,从信息融合的角度进行分析,针对多传感器信息融合技术在工程中的应用作进一步探讨,提出了基于信息融合技术的组合导航方案,构造了INS／CNS／GPS／DVL组合导航系统滤波体系结构,构建了误差模型,阐述了融合算法。仿真及实测数据证明,设计的联邦滤波器可以充分利用各种冗余信息,提高导航的数据精度。     

再论联邦滤波在组合导航中的应用可行性

在联邦滤波算法中，针对子滤波器存在私有状态从而导致全局状态信息融合估计为次优估计的问题，通过一个简单的3维状态、2维量测系统的数值仿真以及速度+姿态传递对准组合导航仿真，验证了联邦滤波的次优估计结果误差太大，难以满足实际系统的高精度滤波需求。联邦滤波估计的次优程度没有经过严格证明，且难以证明，因而存在应用风险。对于以精度为主要性能指标的组合导航系统，不建议采用联邦滤波算法，否则其精度损失不足以弥补其带来的计算量降低和容错性提高的优势。     

一种具有容错性的分散化滤波算法

先介绍了联邦滤波器和方差交叉滤波器,然后结合上述两种方法,提出了一种具有容错性的分散化滤波方法,证明了这种方法是次优的,并给出了确定信息融合因子的算法,最后通过一个组合导航系统的仿真例子验证了这种方法是可行的和有效的。     

组合导航系统中一种基于特征值分解的自适应信息融合滤波算法

基于分散滤波理论的联合滤波算法,可以有效地降低组合导航系统的计算负担,并且增强系统的容错性能。给出了一种联合滤波算法中信息分配系数的自适应计算方法,能够使联合系统根据导航过程中各传感器的信息质量的变化合理地反馈全局信息。仿真结果表明,该算法可以有效地降低由于导航子系统降级带来的滤波误差。     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。     

水下复杂环境下基于SINS/USBL/DVL多源信息融合的组合导航算法

针对复杂水下声场环境下高精度、长航时导航与定位的需求,构建了捷联惯性导航系统(SINS)/超短基线(USBL)相对测量信息的观测方程和SINS/声学多普勒测速仪(DVL)的观测方程,提出了一种融合SINS/USBL/DVL多源信息的组合定位算法.为解决声学量测信息不确定引起的导航性能下降的问题,充分考虑水声野值所导致的...