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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. 相似文献
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提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。 相似文献
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北斗卫星与CDMA无线网络定位相结合的组合导航系统可以广泛应用于军事和民用领域,而有效进行数据融合是提高北斗/CDMA组合导航系统定位精度的关键.针对北斗/CDMA组合导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的北斗/CDMA导航数据融合算法.算法采用机动目标的"当前"统计模型,分别建立了北斗定位系统和CDMA定位系统的状态方程,通过对相应定位参数进行滤波处理,提高了北斗/CDMA导航系统的定位精度. 相似文献
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《现代防御技术》2017,(5)
为了在卫星较少条件下也能提供连续稳定、精度高的导航,建立了一种基于扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)的捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)/全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)深组合导航系统,并对该系统所采用的导航结构、状态估计算法等进行研究设计。最后,在战术级条件下,分别对单独的SINS,SINS/GNSS松组合导航系统和SINS/GNSS深组合导航系统进行仿真验证,并对导航结果进行对比分析。从仿真结果可以看出,深组合导航系统位置误差约为0.3 m,速度误差约为0.01 m/s,姿态误差约为0.005°。对比分析可知深组合导航精度更高,且不受卫星个数条件影响,具有很高的实用价值。 相似文献