INS／GPS／CNS组合导航系统的自适应滤波技术研究

本重点研究了状态与偏差解耦估计的自适应滤波算法在ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合民航系统中的应用问题。由于组合导航系统参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差,因此采用常规的卡尔曼滤波算法常会发生滤波发散现象。本提出一种自适应滤波算法,并应用于组合导航系统。仿真结果表明,自适应滤波可以有效地抑制滤波发散,增强系统方案对环境的适应性,大大提高组合导航系统的精度。     

基于H∞的双滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的研究

针对GPS/SINS组合导航系统的滤波算法误差较大,对常用的卡尔曼滤波算法进行了总结和分析,在此基础上,提出一种将H^∞后置滤波和H^∞前置滤波相结合的方法,形成H^∞双滤波算法.以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明此方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度.     

粒子滤波的改进优化方法及在组合导航系统中的应用

组合导航系统中存在非线性环节,粒子滤波技术能较好地解决这些非线性问题.本文根据常见组合导航系统非线性滤波问题,总结了组合导航系统非线性滤波模型特点及一般建模方法.从粒子滤波算法实现框架出发,分析总结了粒子滤波性能特点及其改进演化规律.根据惯性组合导航系统中数据处理特点,对如何选择适合组合导航系统的粒子滤波算法提出了选择原则.分析和总结了组合导航系统中非线性滤波建模方法及粒子滤波改进优化策略,对解决组合导航系统的非线性滤波问题具有理论和实践指导意义.     

基于神经网络的组合导航系统状态估计

在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,为此提出了引入Elman神经网络。描述了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比。最后以INS/GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计。仿真结果证明了该法的有效性和实用性。     

多传感器导航系统的分散滤波设计

本文研究了容错组合导航系统的设计问题;针对惯导、大气测量仪表与多种电子导航设备构成不同子系统情况,提出各子系统间测量相关时的分散滤波设计方法;给出了各子系统状态估计的最优线性合成方法。为组合导航系统的设计提供了理论依据。     

模糊自适应滤波在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明：模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。     

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS／INS组合导航系统的滤波算法误差较大，在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上，给出了卡尔曼滤波的本质，提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS／INS组合导航系统为例进行了仿真，结果表明：该方法既能抑制滤波发散，又能提高滤波精度。     

MINS/GPS组合导航系统车载试验误差特性分析

分析了MINS/GPS组合导航系统车载试验中卡尔曼滤波器各状态的滤波效果.介绍了捷联惯导的误差方程,并将陀螺零偏和加速度计零偏扩展为卡尔曼滤波器的状态,从而建立15维状态的组合导航滤波模型.采用PWCS可观测性理论分析了滤波器各状态的可观测性,并预测了这些状态在车载试验中的滤波效果.车载试验结果验证了理论分析结论.MINS/GPS组合导航系统车载试验中,位置误差和速度误差估计准确;姿态误差与加速度计零偏误差存在耦合,滤波中不能完全解耦;陀螺零偏误差不能有效收敛.     

基于交互式多模型秩滤波的移动机器人组合导航算法

针对非结构化环境下移动机器人组合导航系统中存在的时变或非高斯噪声,将秩滤波器(rank Kalman filter,RKF)与交互式多模型算法(interactive multiple model filter,IMM)相结合,提出一种交互式多模型秩滤波算法(IMM-RKF)。秩滤波根据秩统计量相关原理确定采样点和权值,可适用于具有非高斯噪声的非线性系统;交互式多模型算法是解决结构和参数易发生变化系统中状态估计问题的重要途径,能够抑制组合导航系统中时变噪声引起的导航参数估计误差。仿真实验表明,相比于交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)和交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF),提出的IMM-RKF算法能够提高组合导航系统姿态、速度和位置估计精度。     

组合导航系统几种滤波方法的分析比较及其性能评价

介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波,并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足,最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真.仿真结果表明,非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法.     

抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用

为了提高捷联惯导(SINS)/天文导航(CNS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统的定位精度,在吸收模型预测滤波和抗差自适应滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应模型预测滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波估计出系统模型误差,并对其进行实时修正,以抑制系统模型误差对导航解算精度的影响;然后利用抗差自适应因子控制观测异常,抑制观测噪声对导航解算精度的影响。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行仿真验证,并与抗差自适应滤波进行比较,结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[0.2,0.2]、[0.3m/s,0.3m/s]和[6 m,6 m]以内,滤波性能明显优于抗差自适应滤波算法,说明该算法能有效抑制系统模型误差及观测异常对导航解的影响,提高组合导航的解算精度。     

自适应惯性组合导航系统研究

本文研究惯性／位置组合导航技术，给出在线估计未知噪声统计参量的自适应卡尔曼滤波算法（ＡＫＦ）。首先建立组合导航系统直线飞行段和机动飞行段数学模型，并给出相应滤波算法，仿真结果证明了组合导航估计算法的可行性。所得结论对惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航的研制有实用意义     

适合于航空应用的INS/CNS/Doppler组合导航系统研究

针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型。仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息。     

速率方位惯性平台/GPS/计程仪组合导航系统仿真研究

根据科学发展和高精度导航的要求，提出了一个由GPS接收机、速率方位惯性平台和重力敏感器构成的精确重力测量组合导航系统，给出了该组合系统在速率方位地平坐标系下的误差方程和Kalman滤波方法以及计算机仿真结果。数字仿真表明：由中等精度的陀螺仪和加速度计以及GPS组成的组合导航系统平台水平误差角小，定位精度高，能够满足重力测量和导航要求。     

组合导航系统卡尔曼滤波衰减因子自适应估计算法研究

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GPS／SINS组合导航系统中进行了计算仿真。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。     

抗差自适应插值粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的粒子退化和重要性密度函数难以选取的问题,在吸收抗差自适应滤波、二阶插值滤波和粒子滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应插值粒子滤波算法。该算法利用二阶插值滤波算法得到重要性密度函数,通过抗差自适应因子实时控制动力学模型误差及观测异常对导航解的影响。将该算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行计算仿真,并与经典的粒子滤波算法进行比较分析。结果表明,提出的滤波算法得到的姿态误差控制在[-0.3′,+0.3′],速度误差控制在[-0.4 m/s,+0.4 m/s],位置误差控制在[-5 m,+5 m],性能明显优于经典的粒子滤波算法。新的滤波算法不但能够有效地抑制粒子退化,而且能够有效地控制动力学模型误差及观测异常的影响,提高了组合导航的滤波精度。     

GPS/INS组合导航协方差配置鲁棒滤波研究

运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组合,能很好地克服各自的缺点,形成优势互补结构.在GPS/INS组合导航的基础上,引入协方差配置鲁棒滤波技术,不仅能有效提高导航的性能和精度,而且增强导航系统的鲁棒性,从而构成比较理想的组合导航系统。     

基于不同局部模型的联合滤波算法研究

从组合导航系统研究的角度出发，提出了一种基于不同局部模型的联合滤波算法，并对INS/GPS/Doppler组合导航系统进行了仿真。结果表明：该算法不要求局部模型一致，增强了系统的通用性，提高了运算速度。