奇异值分解H_∞联邦滤波及其在传递对准中的应用

捷联惯导(SINS)合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,SINS与SAR天线附加的惯性测量元件(IMU)之间的抗干扰、动态快速传递对准是一个研究难题。为了既不增加滤波器阶数,减小计算量,又能提高传递对准的速度和精度。在吸收现有滤波算法优点的基础上,提出了一种新的奇异值分解H∞联邦滤波算法。首先,建立了速度+姿态+位置匹配更新的传递对准模型,利用基于奇异值分解的H?子滤波器进行滤波,得到系统状态的局部最优估计值;然后,通过联邦滤波器对局部最优估计值进行融合得到全局最优估计值。仿真结果表明,提出的滤波算法得到的失准角估计值能在200s内收敛,且分别稳定在3'、-5'和20',性能明显优于H∞滤波和联邦滤波。新的滤波算法不但速度快,精度高,而且计算量小,抗干扰性好,为提高传递对准的精度提供了一种新方法和新途径。     

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。