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。     

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。     

一种新型自适应模型预测组合滤波在在线标定中的应用

为了提高捷联惯性导航系统在线标定的精度和实时性,根据模型预测滤波算法和Sage_Husa自适应卡尔曼滤波算法的优点,提出了一种新的自适应模型预测组合滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波算法估计出系统模型误差,并对系统状态方程实时修正,以减小系统模型误差对导航精度的影响;然后利用简化的自适应滤波算法对量测噪声在线调整,修正噪声统计特性,以提高滤波精度。将提出的算法进行在线标定仿真实验,并与传统的卡尔曼滤波在线标定算法进行比较,结果表明,提出的自适应模型预测组合滤波算法能有效完成在线标定,且标定精度和收敛速度均优于传统方法。     

自适应SDV-UPF算法及其在紧组合中的应用

针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取和系统状态协方差阵可能出现的负定性问题,提出一种新的自适应奇异值分解无迹粒子滤波(ASVD-UPF)算法。该算法采用自适应因子修正动力学模型误差,通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性,并以改进的UKF算法产生重要性密度函数,以弥补粒子滤波的缺陷,使该算法适用于非线性、非高斯系统模型的滤波计算。将提出的算法应用到所设计的GPS/SINS/PL紧组合导航系统中进行仿真验证,结果表明,提出算法的经、纬度误差、速度误差和姿态误差范围分别控制在(-0.5″,+0.5″)、(-0.8 m/s,+0.8 m/s)和(-1′,+1′)以内,误差估计的精度和收敛速度明显优于UKF和PF算法,能提高组合导航系统的解算精度。     

预测滤波器理论在惯导非线性对准中的应用

讨论了预测滤波器的基本算法，并针对平台惯性导航系统在大方位失准角情况下的非线性对准中，用预测滤波器无法估计陀螺误差的问题，提出了将预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法。通过对大失准角下的静基座和动基座对准的仿真，证明预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法能够提高的平台姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。比起扩展卡尔曼滤波算法，该算法还能降低系统的维数，减小计算量。     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

基于NPF-CKF的捷联惯导系统动基座初始对准技术

当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。     

一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用

为了提高组合导航系统的滤波精度,提出一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法。该算法根据协方差匹配原理,利用UKF滤波算法的残差序列与新息序列,在线估计、调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,提高UKF的自适应能力,克服了标准UKF在系统噪声统计未知或不准确情况下滤波精度下降甚至发散的问题。将提出的算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF和抗差UKF进行比较,结果表明,提出的自适应UKF得到的水平位置误差和天向误差分别在[?6.2 m,?6.4 m]与[?9.8 m,?8.6 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF与抗差UKF,提高了组合导航系统的解算精度。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。