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研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。 相似文献
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基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能. 相似文献
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为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明:提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。 相似文献
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在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。 相似文献
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针对扩展Kalman滤波(EKF)训练小波网络存在收敛慢、精度不高、计算Jacobian矩阵困难等问题,在自适应Kalman滤波理论基础上,提出一种基于自适应无迹Kalman滤波(UKF)的小波网络训练算法。该算法在在UKF框架内引入自适应因子,通过其调整观测协方差与状态参数协方差的比例,使状态向量预测值的协方差更趋向真实值,有效地提高了小波网络的精度。仿真结果表明,基于自适应UKF的小波网络的收敛速度快,估计精度高,无需计算Jacobian矩阵,适于解决非线性系统的建模预测问题。 相似文献
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研究了自适应滤波定位算法,以便减小大机动时组合导航系统的定位误差。首先,在仿真分析组合导航算法的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案。然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑算法调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位模型对用户机动的适应性。最后,通过仿真验证,模糊逻辑自适应滤波算法能够根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度。 相似文献
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自主式车载组合导航系统研究与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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传统的捷联惯导系统通常用陀螺仪测量载体的角速度,无陀螺捷联惯导系统用加速度计代替陀螺仪,从加速度计输出的比力中解算载体的角速度,角速度的解算精度决定了无陀螺捷联惯导系统的性能及能否在实际中得到应用。分析了一种12加速度计配置方式的无陀螺捷联惯导系统的角速度解算方法,并将卡尔曼滤波技术应用于角速度解算,提高了角速度求解精度。 相似文献
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一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
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针对惯性导航系统(INS)存在积累误差的缺陷,运用GPS姿态测量辅助修正方法对INS误差进行补偿来进一步提高INS的定位精度.通过对INS系统可观测性进行分析,得出增加不同种类的外部导航信息观测量将有效提高INS误差修正能力的结论.研究了船用INS与GPS姿态测量系统组合的组合导航系统,并对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.仿真结果证实上述方法可有效提高INS的定位精度. 相似文献
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为了在1g重力场用转台标定惯性导航系统加速度计交叉耦合系数,提出基于正交多位置递推滤波算法标定加速度计的方案,通过建立正交多位置标定模型,抑制了转台误差对标定精度的影响,设计基于马尔科夫递推估计滤波算法,克服了一般最小二乘集中估计中多维矩阵求逆算法误差。仿真结果表明通过28位置标定,加速度计交叉耦合系数标定精度可达到10-7 g·g-2( RMS)量级。 相似文献
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针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的 相似文献
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自行武器GPS/INS组合导航系统的设计 总被引:5,自引:1,他引:4
介绍了某自行武器的 GPS/ INS组合导航系统的设计方案 ,内容包括该系统的数学模型、信息融合和系统仿真。实验结果表明 ,该设计改善了系统性能 ,提高了导航定位的精度、可靠性和实用性 相似文献