对"联邦滤波器信息分配系数的优选算法"一文的商榷

介绍了联邦滤波算法和信息分配原理，指出《中国惯性技术学报》第11卷第6期“联邦滤波器信息分配系数的优选算法”一中存在一些问题，说明使用该优选算法进行信息分配，可能使主滤波器方差阵失去正定性；将联邦滤波用于GPS姿态测量，实验表明动态选择信息分配因子，相对于固定信息分配因子的算法并没有明显优势。     

联邦滤波器理论研究

应用矩阵理论和信息分配原理导出集中卡尔曼滤波、分散化滤波和联邦滤波之间的等价关系，证明联邦滤波器的全局滤波精度和集中卡尔曼滤波的滤波精度相同，并用信号流程图直观清晰地说明联邦滤波比分散化滤波结构更简单，计算量小。提出一种动态最优信息分配系数确定的方法，该方法使联邦滤波局部滤波器的设计也成为最优，并从理论上证明其具有最高的软故障检测灵敏度。     

联邦滤波信息分配新方法

总结了联帮滤波器理论的基础和实现方法,提出了一种基于矩阵范数进行信息动态分配的联帮滤波新算法。设计了一种由INS、GPS和Doppler测速雷达构成的多传感器组合导航系统,在新的信息分配因子准则下,对多种融合速率时的组合系统进行了仿真。仿真结果表明：该方法可以达到与集中式卡尔曼滤波十分接近的全局估计效果,并且该方法有助于简化组合导航系统的故障检测和隔离算法。     

基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法

以信息源的视角审视联邦滤波信息分配系数的问题,提出基于时间序列分析的自适应联邦滤波算法。通过引入导航传感器历史数据作为信息基础,以自回归滑动平均模型对其进行分析,使信息分配系数与导航传感器工作状态和环境状态相适应,提高系统性能。将此算法应用于组合导航系统,通过仿真实验对比,新的算法比经典联邦滤波算法定位精度提高40%,比其他的自适应联邦滤波算法位置误差标准差、速度误差标准差分别平均提高19.74%和30.67%,说明该算法具有良好性能。     

对"联邦滤波器理论研究"一文的商榷

讨论了联邦滤波信息分配原则，指出了《中国惯性技术学报》第10卷第6期“联邦滤波器理论研究”一中有关信息分配的一些问题，说明采用该献所述方法，主滤波器和各个子滤波器估计均不是最优的，并在GPs姿态测量系统中利用实测数据进行了仿真研究。结果表明信息分配因子选择不当将造成联邦滤波器估计性能下降。     

联邦滤波理论在组合导航系统设计中的应用

为了解决导航信息大量冗余情况下组合导航系统计算量过大及故障数据互相污染的问题，本文探讨了具有容错结构的无复位联邦滤波器的设计方法，包括公共参考系统的选定及信息的合理分配原则，并对集中滤波器和联邦滤波器作了对比仿真计算。仿真结果表明：融合周期为滤波周期的１０倍时，联邦滤波精度与集中滤波精度几乎相同。     

自适应联邦滤波器及其在组合导航系统中的应用

针对现有的信息分配方法在滤波精度和自适应性方面存在不足的问题,设计了一种在模糊神经网络基础上改进的自适应联邦滤波器,利用模糊神经网络自适应地调整信息分配系数,从而有效抑制干扰对子滤波器工作状态的影响,使主滤波器能够充分、有效地利用子滤波器的信息。将这种自适应联邦滤波器应用到MINS/GPS组合导航系统设计中,并对系统进行了仿真。通过与基于常规联邦滤波器的组合系统的仿真结果比较可知,自适应联邦滤波器的组合系统在性能上有了显著的提高,且速度误差标准差控制在0.06m/s以内,位置误差标准差控制在3.3m以内,具有良好的导航精度。     

一种车载组合导航系统的联邦滤波新算法

针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,提出了一种新的联邦滤波算法.子滤波器由两个滤波器构成:一个是卡尔曼滤波器,另一个是Unscented卡尔曼滤波器(UKF),它们分别处理GPS子系统和DR子系统的信息.UKF是一种较新的非线性滤波方法,相对传统的非线性滤波器EKF具有更高的滤波精度和更高的计算效率.联邦滤波器的信息分配因子采用一种基于观测误差的最小均方误差形式,最佳地融合了传感器的输出信息.这种结构降低了联邦滤波器的计算难度和计算量,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.仿真结果表明,提出算法的定位精度很高,与UKF算法的效果相当.     

基于联邦滤波的INS/GPS/CNS位置、姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度,以联邦滤波为基础,研究了以姿态和位置信息作为观测量的多信息融合导航技术,提出了位置、姿态组合模型,并详细推导了基于联邦滤波的位置、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,基于联邦滤波的位置、姿态组合滤波算法能够给出正确的INS误差的估计值,且估计精度较高,平台水平误差角的估计误差控制在10″以内,平台方位误差角的估计误差控制在20″以内,有效地提高组合导航系统的姿态精度.     

信息融合技术在INS/GPS/DVL组合导航中的应用研究

为克服某船载导航系统不能满足长时间高精度导航定位需要的缺点,提出了一种基于信息融合技术的INS/GPS/DVL联邦滤波器组合导航方案.介绍了INS/GPS/DVL联邦滤波器的工作模式,在建立INS、GPS和DVL误差模型的基础上,推导了滤波器的组合形式,并详细阐述了该联邦滤波器的融合算法.通过计算机仿真技术分析了该组合导航系统的性能,仿真证明了所设计的联邦滤波器可以充分利用各种导航传感器的信息,提高导航系统的精度,比单独的惯性导航系统能提供更为精确的位置、速度和姿态信息,有效地提高了导航系统的综合能力.     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。     

一种基于特征值分解的自适应信息融合滤波算法

基于分散滤波理论的联合滤波算法,可以有效地降低组合导航系统的计算负担,并且增强系统的容错性能。本文给出了一种联合滤波算法中信息分配系数的自适应计算方法,能够使联合系统根据导航过程中各传感器的信息质量的变化合理地反馈全局信息。仿真结果表明该算法可以有效地降低由于导航子系统降级带来的滤波误差。     

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。     

联邦滤波器的滤波稳定性研究

首先证明了联邦滤波器中各局部滤波器实际上滤波不相关,然后通过使用集中式滤波器的滤波稳定性定理,来分析联邦滤波器的滤波稳定性。仿真实验首先根据上述方法证明了联邦滤波器的滤波稳定性,然后通过改变滤波初始值的方法对上述方法的执行结果进行了实验验证。     

组合导航非等间隔联合滤波

组合导航系统中各种导航设备数据更新频率的不同会导致联合滤波算法无法在每个计算周期都融合局部滤波器的信息，从而导致信息丢失和引入人为误差。为此提出了一种可以最优融合不同测量周期信息的非等间隔联合滤波算法，并且给出了算法的最优性证明。这种算法通过设定不同的计算周期和融合周期，实现了非等间隔测量信息的最优融合。