基于自适应滤波的GPS/INS数据融合算法

研究了高动态环境下的GPS/INS组合导航系统,重点讨论了基于伪距、伪距率的GPS/INS数据融合算法.借助于载体的运动模型、GPS系统和INS系统的定位误差模型,建立了组合导航系统的状态方程和量测方程,利用自适应Kalman滤波算法实现了GPS/INS系统的伪距、伪距率融合.最后,利用实测数据对数据融合算法进行了仿真,结果显示该数据融合算法能够增强组合导航系统的精度、可靠性和完备性.     

GPS/INS组合导航技术研究

随着GPS和INS技术的发展,组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对GPS/INS组合导航系统进行仿真,并将仿真结果和INS仿真结果相比较得出,GPS/INS组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高,并比INS单一导航有明显优势。     

SINS/GPS 组合导航系统的修正自适应滤波方法

模型误差和噪声是导致SINS/GPS组合导航计算发散的主要原因.提出了一种适用SINS/GPS组合导航计算的残差监控加权修正自适应卡尔曼滤波方法,利用滤波残差的均值和方差不断对卡尔曼滤波的状态噪声方差阵和测量噪声方差阵进行实时修正,提高了滤波器对模型不确定性和噪声变化的适应能力和鲁棒性,显著改善了组合导航系统的定位精度.通过SINS/GPS组合导航系统仿真,验证了方法的可行性.     

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航技术

为了提高自主水下航行器组合导航系统的精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)和多普勒速度声纳(DVL)导航为主、GPS卫星导航系统为辅的组合导航方法.通过Kalman滤波技术对组合导航的误差状态进行了估计,并采用反馈校正的方法修正SINS的导航误差.仿真结果表明SINS/DVL/GPS的组合导航可以有效地提高水下航行器SINS/DVL组合导航系统的导航精度,满足AUV远距离航行的精度需求.     

改进的联合Kalman滤波及其在组合导航中的应用

以组合导航为应用背景,对联合Kalman滤波进行了改进,每循环Ⅳ次,就用主滤波器的估计值来修正子滤波器的值,以改善滤波器的性能,提高组合导航系统精度,并且大大减小收敛时间,提高其效率.最后将该方法应用于GPS/INS/LORAN-C组合导航系统中,仿真结果表明该方法是有效的.     

GPS/INS全组合制导火箭弹姿态仿真研究

建立了状态变量为15维的组合系统动态方程,对运用GPS姿态测量系统的GPS/INS组合导航系统进行了分析,得出了增加不同种类的外部导航信息观测量将有效提高惯导系统误差修正能力的结论.应用卡尔曼滤波方法对GPS姿态测量系统信息对惯性导航系统的误差修正能力进行了仿真.仿真结果表明,GPS姿态信息的引入可以大大提高制导火箭弹的航向测量精度,能较好地改善INS的导航性能.     

联邦滤波器信息分配因子优选问题

在剖析联邦滤波核心理论的基础上,对当前学术热点--联邦滤波器信息分配因子优选问题进行探讨.分析了文献中几种常见的优选算法,指出其中的理论缺陷.从全局估计、局部估计、容错性等三方面质疑了信息分配因子优选的必要性和可行性,提出一些值得商榷之处,并得出结论.通过SINS/GPS/TAN/SAR四组合导航系统联邦滤波器仿真分析,验证了观点的有效性.     

自主式车载组合导航系统研究与仿真

考虑到车载组合导航系统运行时间长、地形环境复杂的特点,将零速修正技术与惯导/里程计/气压高度表组合导航系统相结合使用,采用序贯处理和平方根滤波算法,建立了实用的卡尔曼滤波模型。相比基本卡尔曼滤波算法,该方法实现简单,计算量小,抑制了滤波的发散,提高了滤波的精度。最后对组合导航系统进行仿真验证,取得了较为满意的结果。与INS/GPS组合导航系统相比,该系统具有良好的自主性及适应性。     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

基于光纤陀螺的INS/GPS组合导航仿真与应用

针对卡尔曼反馈校正难以工程实现的问题,提出了用卡尔曼输出校正来进行组合导航滤波的方法。对卡尔曼输出校正的滤波效果进行了理论分析和仿真验证,并在基于光纤陀螺的INS/GPS(Inertial Navigation System/Global Position System)组合导航系统上进行了实验。实车实验结果表明:卡尔曼输出校正的定位精度和GPS定位精度相当,惯性导航系统误差随时间增长特性得到了有效抑制,从而验证了卡尔曼输出校正的方法在组合导航的应用中是可靠的。     

基于多传感器信息融合理论的无人机相对导航状态估计方法

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,本文以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究了容积信息滤波算法。此外,还采用了多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。论文还进行了相应的数学仿真,仿真结果表明该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现

针对GPS卫星信号失锁条件下GPS/INS组合导航性能大幅度下降的缺点,设计了一种基于ANFIS的无缝组合导航方法,当卫星数目不低于4颗时采用伪距,伪距率的卡尔曼滤波算法,一旦卫星数目少于4颗时采用ANFIS系统估计导航误差,抑制INS的误差积累,从而实现无缝导航.动态车载实验表明,该方法切实可行,相对于传统的紧组合方法,有效地提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

粒子滤波GPS/SINS组合导航系统动基座传递对准

在SINS(捷联式惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合传递对准时,航向角的可观测性较弱,经过卡尔曼滤波后,航向角误差虽有所改善,但仍呈发散趋势,针对GPS/SINS组合系统特点,提出了一种动基座传递对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成动基座传递对准.该方案采用粒子滤波方法解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5角分,北向失准角误差为2角分,方位失准角误差为6角分.     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.     

联邦滤波器公共信息分配方法

目前的导航系统多采用以惯导为主的组合导航方案,其组合算法有集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波两种.针对联邦滤波器公共信息分配的问题,分析了常规的固定分配系数的方法及其特点,之后详细讨论了动态分配方案,列出了几种分配模型.最后给出了INS/GPS/ADS组合导航系统公共信息动态分配的算例.     

一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法

提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波新算法,即基于滤波数据残差构造一种模糊算法,以自适应控制卡尔曼滤波器的增益系数。从而可以消除异常的测量数据带来的影响,使滤波器的残差始终保持零均值,且使估计误差的协方差阵收敛,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真结果表明,该算法具有比常规卡尔曼滤波算法更高的导航精度。