一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用

  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。     

GPS 测量大气折射模型研究

在精密ＧＰＳ测量中,大气折射改正误差是最大的误差源之一。研究大气折射理论,建立更加符合实际的模型,推导精确的改正公式,已成为ＧＰＳ测量研究中最重要的课题之一。文章对大气层折射理论进行了深入研究,建立了新的大气层模型,推导出了新的更精确的折射改正公式     

组合导航系统的鲁棒故障诊断

 讨论了导航系统的故障检测问题,提出通过设计对特定导航系统故障敏感的最优鲁棒向量来检测组合导航系统故障,只利用传感器的测量数据,不需要具体的动态模型,并与常用的奇偶检测法进行了比较.最后以3个导航系统的组合为例,仿真结果显示,鲁棒故障诊断的检测故障、隔离故障效果明显提高.     

GPS/INU/DM组合定位导航技术在ITS中的应用

 介绍了智能交通系统(ITS,Intelligent Transport Systems)的基本思想,阐述了GPS/INU/DM(Global Positioning System/Inertial Navigation Unit/Digital Map)组合定位导航技术在ITS中的应用,以及提高组合定位导航精度及可靠性的几种技术措施.该组合定位导航是将卫星定位技术、惯性导航定位技术以及计算机技术融合在一起的新型技术,具有全方位、全天候、防遮挡的功能.ITS中利用组合导航技术可实现道路交通管理"自动化"、车辆行驶"智能化",具有良好的实用价值,应用前景广泛.     

压缩映射原理在平台惯导系统加速度计标定中的应用

传统的平台惯导系统加速度计所采用的自标定方法受到加速度计零偏预装值的影响存在着一定的误差,而且加速度计标定参数准确性的验证方法也较为烦琐,不利于操作。基于压缩映射原理,针对平台惯导系统加速度计提出了一种迭代式标定方法,消除了传统加速度计自标定方法中的误差,同时提出了一种简单、有效地验证加速度计标定参数准确性的方法,并对这种迭代式加速度计标定方法的收敛性进行了证明以及试验验证。     

捷联惯导系统动基座对准的可观测性分析

建立了SINS(捷联惯导系统)动基座对准的误差模型,首次应用PWCS(分段定常系统)可观测性分析理论对SINS动基座对准过程中的可观测性进行了全面研究.将载体的运动分解为平动和姿态变化两大类情形,深入研究和详细分析了载体的各种运动对系统可观测性的影响,指出在SINS动基座对准过程,无论载体的线运动还是角运动在一定条件下都能提高SINS的可观测性.定性地得出了不同运动对系统可观测性的影响结果,这为研究SINS的快速精确对准方法奠定了理论基础.      

INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

推广联合滤波算法在卫星组合定姿系统中的应用

研究了不同模型下的推广联合滤波算法。基于信息融合理论和信息守恒原理，提出信息分配是信息融合的逆过程的观点，给出和证明了信息分配定理，为推广联合滤波算法提供了理论基础。以某卫星组合姿态确定系统为例，详细讨论了推广联合滤波的结构及其实现过程。理论分析和数学仿真结果表明：推广联合滤波算法比现有的联合滤波算法计算量小，且推广联合滤波算法能够同时保证全局最优和局部最优，而现有的联合滤波算法不是局部最优。