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。     

基于MEMS惯性技术的鞋式个人导航系统

研究了低精度鞋式个人惯性导航系统的导航修正算法.该系统由低精度MEMS惯性IMU单元组成,固联在步行者的鞋上.导航算法在传统捷联惯性导航算法基础上,引入了零速修正技术,根据人行走时脚部运动的加速度统计特性,设计了一种比力模值+滑动方差检测算法,用以检测行走过程中的静止时间段.然后通过设计的改良卡尔曼滤波器在静止时间段内滤波估计导航姿态、速度和位置的计算误差,通过反馈校正可以提高原系统的导航精度.最后通过两组MEMS实物实验验证了导航修正算法的有效性和可行性,并指出了进一步的研究方向.     

激光捷联惯导系统/地形辅助导航系统中卡尔曼/粒子组合滤波算法设计及仿真

粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术，它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点，给出了一种卡尔曼／粒子组合滤波器，并将这种滤波器应用到激光捷联惯导（LSINS）／地形辅助导航（TAN）数据融合过程中，避免了地形复杂的线性化问题。仿真结果表明，系统的定位精度得到了明显提高。应用粒子滤波器及其改进算法解决了导航系统中存在的强非线性问题。     

球面单形平方根无迹粒子滤波在拖曳合成孔径声纳组合导航中的应用

惯性导航设备修正回波数据作为合成孔径声纳(SAS)运动补偿的一种重要方法,其中的关键技术是研究和利用高精度的滤波算法以及组合导航系统为运动补偿提供导航数据信息。在标准粒子滤波算法的基础上进行改进,提出了一种球面单形平方根无迹粒子滤波算法(SS-SRUPF),并将之应用于SINS、多普勒计程仪(DVL)组成的水下组合导航系统,输出的导航数据再传输给SAS成像系统。仿真结果表明,SS-SRUPF算法可将一个合成孔径时间内的组合导航位置均方误差精度提高到0.013m,小于SAS距离向分辨力0.019 m,满足SAS运动补偿的要求。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

基于粒子群优化的UKF在SINS/GPS组合导航中的应用

针对组合导航中使用传统Kalman滤波方法时噪声协方差矩阵参数需要耗时耗力反复试验得到的问题,提出利用粒子群优化算法对卡尔曼滤波器的滤波参数Q和R进行寻优后用于组合导航的方法。将滤波参数Q和R作为粒子进行寻优,将粒子群算法优化得到的滤波参数值作为卡尔曼滤波器输入参数,用于SINS/GPS组合导航系统。仿真实验结果表明,12次实验中粒子群算法搜索出的参数均值分别为0.0208(°)/h、94.7827?g,接近所设置的噪声参数值与标准参数值0.02(°)/h、100?g。半物理实验结果表明,在实际系统中,与经验参数值用于卡尔曼滤波器相比,粒子群算法优化得到的滤波参数值位置估计精度提高了15%~30%,从而提高了组合导航性能。     

INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航算法

针对空中加油近距对接阶段GNSS信号易受遮挡丢失的问题,考虑引入Vision导航系统,提出一种INS/GNSS/Vision组合的高精度容错相对导航系统,为空中加油近距对接任务提供高精度的双机相对导航信息。该系统采用联邦滤波器结构融合导航传感器信息,利用滑动窗口构建时变量测噪声的容错滤波结构,并基于子滤波器协方差的奇异值分块计算信息分配系数。仿真结果表明,所设计的容错导航系统与单独的INS/GNSS和INS/Vision系统相比,相对位置、速度和姿态的估计精度都有所提高;同时在GNSS出现软故障时,系统可以提供稳定、可靠的相对导航信息,有效提高了INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航系统的导航精度、鲁棒性和容错性,相对位置精度较基于常规故障隔离联邦滤波算法提高70%以上,满足了空中加油对接导航需求。     

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。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

衰减记忆平方根UPF算法及其在组合导航中的应用

针对用UPF算法进行导航滤波计算可能出现协方差矩阵不对称或负定的问题,在研究衰减记忆滤波和平方根滤波的基础上,以Unscented粒子滤波为框架,提出一种新的衰减记忆平方根UPF算法。该算法利用衰减因子减小历史信息对滤波的影响,增强当前量测信息在滤波计算中的作用。然后,以协方差矩阵的平方根阵代替协方差矩阵进行滤波解算,保证了协方差矩阵的对称性和非负定性,提高了滤波算法数值稳定性和解算精度。将提出的算法应用到SINS/SAR组合导航系统中进行仿真验证,并与UPF算法进行比较,结果表明,提出算法的滤波性能明显优于UPF算法,能提高组合导航系统的滤波精度。