基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法

针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题,提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法.通过自适应因子调节状态预测信息的权重,抑制滤波发散,提高定位精度.同时,讨论了自适应因子的选取与构造,分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因.选取南海两片重力异常特...     

基于新息自适应卡尔曼滤波算法的多类型结构响应重构

为改善传统卡尔曼滤波KF(Kalman filter)算法在过程噪声方差和测量噪声方差未知的情况下响应重构精度降低甚至发散的问题，提出了一种基于新息自适应卡尔曼滤波IAKF(innovation-based adaptive Kalman filter)算法的多类型响应重构方法。首先根据新息统计特性对卡尔曼滤波增益和状态估计误差协方差矩阵进行实时自适应调整；然后利用有限测点的加速度传感器的测量数据，结合模态法对结构各个位置的加速度、速度、位移以及应变进行响应重构；最后对起重机桁架和简支梁分别进行数值模拟和试验分析。结果表明，该方法能够有效地调整过程噪声方差并估计测量噪声方差，未测点的重构响应时程曲线与计算响应或测量响应时程曲线吻合良好。     

一种带速度观测量的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波算法

提出了一种应用于GPS动态定位滤波的自适应卡尔曼滤波算法,此自适应滤波器算法简单,与常规滤波器相比,可实现快速有效地提高GPS定位精度。计算机仿真实例表明应用该算法具有良好的效果。     

一种适用于陀螺定向测量数据处理的滤波算法

一本文针对陀螺仪定向模型的特点，提出一种自适应卡尔曼滤波算法，实际应用表明，该算法能有效地对陀螺定向数据进行实时处理，既保证了观测精度，又缩短了观测时间。     

一种基于自适应去偏转换滤波的机动目标跟踪（英文）

针对于机动目标的跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的自适应去偏转换卡尔曼滤波器。该算法利用交互多模型算法来完成不同跟踪模型的相互切换;根据自适应去偏转换测量卡尔曼滤波算法来推导跟踪目标状态,同时自适应因子可以确保不正常测量时的鲁棒性。与传统的去偏转换卡尔曼滤波算法对比,该算法可以很好地改善所获量测信息在雷达被干扰时的目标跟踪精度。仿真结果表明了算法的有效性和可行性,且跟踪精度相对传统的去偏转换卡尔曼滤波算法减少9.38%的位置误差。     

一种基于自适应去偏转换滤波的机动目标跟踪

针对于机动目标的跟踪问题,提出了一种基于交互式多模型的自适应去偏转换卡尔曼滤波器.该算法利用交互多模型算法来完成不同跟踪模型的相互切换;根据自适应去偏转换测量卡尔曼滤波算法来推导跟踪目标状态,同时自适应因子可以确保不正常测量时的鲁棒性.与传统的去偏转换卡尔曼滤波算法对比,该算法可以很好地改善所获量测信息在雷达被干扰时的目标跟踪精度.仿真结果表明了算法的有效性和可行性,且跟踪精度相对传统的去偏转换卡尔曼滤波算法减少9.38％的位置误差.     

H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响，得到更高精度的重力异常测量值，根据随机过程理论，分析了重力异常状态方程，并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析，将其应用到消除重力异常畸变系统中。为了避免滤波发散，自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage—Husa算法。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性，并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响，但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波。     

基于DSP的MIMU/GPS组合导航系统研究

介绍了一种以DSP为核心的MIMU／GPS组合导航系统设计，它具有体积小、成本低等优点。针对系统噪声难于准确统计的情况，系统采用了一种适用于系统噪声协方差阵未知情况下的自适应卡尔曼滤波算法，用它作为组合算法，并对组合导航系统进行了数字仿真。结果表明：该自适应滤波算法可以有效地抑制滤波发散，增强了系统对环境的适应性。     

一种新型自适应联邦滤波方法在战术导弹导航系统中的应用

为满足复杂的环境下战术导弹导航系统的高可靠性导航的要求,对战术导弹的多传感器组合导航进行了研究.提出了一种基于新型自适应联邦卡尔曼滤波的巡航导弹SINS/GPS/EC组合导航方法,根据联邦滤波的分散滤波结构,分别建立了各滤波器的模型,进行了仿真试验验证.仿真结果表明,采用新型自适应联邦卡尔曼滤波算法的导航精度比采用集中卡尔曼滤波算法提高幅度不大,略高一些,但从自适应联邦卡尔曼滤波器的容错性比集中卡尔曼滤波器好得多,便于各导航子系统的故障检查和隔离.本文设计自适应联邦SINS/GPS/EC滤波器的在子系统较多的组合导航设计中具有高可靠性、低计算量、低成本和小体积等优势,具有工程应用价值.     

复杂环境下无人车双重自适应定位算法

针对复杂环境中部分传感器失效情况下无人车定位精度下降甚至出现无法定位问题，提出局部自适应滤波和自适应信息共享因子分配的双重自适应算法，提升了无人车多源融合定位性能。所提算法利用新息自适应调节测量噪声对局部滤波器进行自适应状态估计，利用局部滤波器状态协方差和观测噪声自适应分配信息共享因子，能有效地抵御观测值粗差影响。仿真结果和实车测试数据均表明，该双重自适应定位算法能够根据局部滤波器新息和状态协方差在线自动更新信息共享因子，相比自适应联邦卡尔曼滤波算法和经典联邦卡尔曼滤波算法，位置精度分别提高了44%和63%，误差小于1 m，验证了所提算法在复杂环境下能有效提高整个导航系统的可靠性、鲁棒性。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法

对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术。Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷。通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵R_k,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点。对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6’左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法。     

GPS 动态滤波的新方法

本文提出一种ＧＰＳ动态定位滤波的新方法。该方法直接从ＧＰＳ接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为输出定位结果的总误差，视为有色噪声，建立线性卡尔曼滤波模型对位置和速度信息进行估计。与以往采用的非线性卡尔曼滤波器相比，滤波后定位误差明显减小，且模型简单，系统运算量降低，实时性较好。另外，为了提高滤波器的动态性能，还提出了一种有效的次优加权自适应卡尔曼滤波算法     

车载DR系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立及仿真研究

提出了车载DR系统的自适应扩展卡尔曼滤波模型及其滤波算法，计算机仿真结果表明，应用该模型和算法与简单航位推算方法相比，可以明显提高DR系统的定位精度。     

Galileo系统动态滤波的研究

提出一种Galileo动态定位滤波的方法。该方法从Galileo系统接收机输出的定位结果入手，将各种误差因素的影响等效为一个总误差，对Galileo系统接收机的机动载体加速度采用当前统计模型，利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理，并将次优加权自适应卡尔曼滤波算法应用到Galileo系统动态定位中。该模型简单，实时性好，滤波后定位精度得到提高。     

组合导航传感器容错滤波算法及应用

采用多重渐消Kalan滤波最优自适应算法对基于Kalman滤波器的残差检验方法做出了改进，构造了组合导航传感器容错滤波算法。在保持滤波器最优性和收敛性的同时，具有较好的动静态特性，适用于组合导航传感器故障检测和隔离。该算法简单便于实施。     

Fuzzy logic adaptive Kalman filtering in the control of irrigation canals

A fuzzy logic adaptive Kalman filtering methodology was developed for the automatic control of an irrigation canal system under unknown disturbances (water withdrawals) acting in the canal. Using a linearized finite difference model of open channel flow, the canal operation problem was formulated as an optimal control problem and an algorithm for gate opening in the presence of arbitrary external disturbances (changes in flow rates) was derived. Based on the linear optimal control theory, the linear quadratic regulator (LQR), assuming all the state variables (flow depths and flow rates) were available, was designed to generate control input (optimal gate opening). As it was expensive to measure all the state variables (flow rates and flow depths) in a canal system, a fuzzy logic adaptive Kalman filter and traditional Kalman filter were designed to estimate the values for the state variables that were not measured but were needed in the feedback loop. The performances of the state estimators designed using the fuzzy logic adaptive Kalman filter methodology and the traditional Kalman filtering technique were compared with the results obtained using the LQR (target loop function). The results of the present study indicated that the performance of the fuzzy logic adaptive Kalman filter was far superior to the performance of the observer design based upon the traditional Kalman filter approach. The obvious advantages of the fuzzy logic adaptive Kalman filter were the prevention of filter divergence and ease of implementation. As the fuzzy logic adaptive Kalman filter requires smaller number of state variables for the acceptable accuracy therefore, it would need less computational effort in the control of irrigation canals. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

组合导航中模糊自适应Kalman滤波算法分析

以SINSiGPS组合导航系统为背景，在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上，总结了该方法的不足，提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化，实时调整自适应因子，间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明，该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性，能够有效抑制滤波发散，在不损失原有精度的前提下，提高了系统的鲁棒性。     

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。