基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波在组合导航中的应用

针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。     

基于模糊逻辑控制的舰船组合导航自适应卡尔曼滤波器

双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。     

基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法

在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法.该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计.仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象.     

一种新的INS/GPS组合导航技术

基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS／GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法。详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器。仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

基于模糊自适应强跟踪滤波的惯性/地磁组合导航方法

针对在量测噪声统计特性发生变化时,基于滤波算法的惯性/地磁组合导航系统存在精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于模糊自适应强跟踪滤波算法的惯性/地磁组合导航方法,该方法通过制定模糊规则,实时监控系统残差变化,自适应地调整柔化因子的大小,即增强了滤波器对时变噪声的跟踪能力又保证了滤波器处理当前信息的能力.仿真结果表明:该方法能够很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差,而且在量测噪声统计特性发生变化时,系统误差没有出现明显的跳变,保证了整个导航系统的精度,提高了系统的鲁棒性.     

低成本MINS/GPS组合导航中卡尔曼滤波算法的综合应用研究

在基于DSP的低成本MINS/GPS组合导航系统中,针对DSP的实型变量位数不足的缺点,在卡尔曼滤波器的设计中同时运用了状态与偏差解耦算法和平方根算法,并推导出状态与偏差解耦-平方根算法的具体公式,既能减少计算量,又能增强滤波的数值稳定性。     

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。     

基于模糊卡尔曼滤波量测噪声自适应校正的方法研究

针对噪声的统计特性与实际不符时滤波器发散的现象，提出了一种适用于导航、制导以及其它控制系统的模糊自适应卡尔曼滤波器。基于模糊规则自适应改变测量噪声方差R，实现滤波器参数的在线改进，以缩小实际的滤波误差，提高滤波精度。     

GPS/INS组合导航算法性能评估平台

针对常规GPS／INS组合导航算法研发系统扩展性较差的问题，研发了一种GPS／INS组合导航算法性能评估实验平台。该实验平台具有较高的开放性和可扩展性，能够比较便利地嵌入各种导航系统进行仿真数据实验、真实数据实验，完成算法性能的评估。文章首先介绍这一实验平台的基本结构，并给出了一些关键技术的解决方案，最后通过利用该平台进行仿真实验，结果验证了实验平台的GPS／INS组合导航算法性能评估是科学有效的。文章设计的多数据源导航模拟器和独立的算法库为今后的组合导航算法研究提供了有利的参考价值.     

INS/GPS组合导航系统的数据精确同步方法

对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是进行滤波、信息融合的重要前提。对几种INS／GPS组合导航系统的数据同步处理方法进行研究,分析各自的优点和不足。针对浅组合导航系统,提出了由美国NI公司PXI-6608计数器／定时器、GPS接收机及PXI控制器组成的设计方案,分析了其同步实现的原理和方法。该同步方案的精度可达400ns,适用于高精度要求的应用场合。     

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％.     

基于交互式多模型的车载INS/OD/GPS的定位方法

INS/GPS组合导航时,GPS信号会由于环境因素或是其他信号干扰导致信号丢失、信号跳变等故障。针对INS/GPS组合导航中,在GPS出现离群故障难以得到满意定位性能的问题,提出了一种基于交互式多模型滤波的车载INS/OD/GPS定位方法。引入里程计对INS/GPS组合导航进行辅助,基于INS/GPS、INS/OD两种组合导航模型,利用交互式多模型算法交互更新模型概率,通过模型概率的差异判断主滤波器INS/GPS组合过程中的GPS量测故障,并在滤波过程中对故障量测加以修正,以此来实现车辆定位系统的良好定位性能。实验结果表明,在里程计量测辅助条件下,当GPS出现离群点时,系统平均定位精度比INS/GPS单一滤波器条件下的定位精度提升60%以上。     

基于扩展卡尔曼滤波器的INS/WSN无偏紧组合方法(英文)

为了减少传统组合导航方法中舍去泰勒展开式的高次项对导航精度的影响,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的INS/WSN无偏紧组合方法。这种方法采用INS在本地相对坐标系的位置和速度误差作为系统变量,观测方程中未知节点理想的位置和速度被INS测量得到的位置和速度与其预估误差的差值替代。仿真结果显示,本文提出的方法平均位置误差比松组合方法降低20%左右,平均速度误差比松组合方法降低80%左右。     

INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识

提出了一种INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识方法.经过坐标转换得到的Doppler速度中包含了惯导系统航向误差的影响,可以考虑以GPS速度为基准信息,从Doppler速度中解算航向误差.但由于速度噪声的影响,这样得到的航向误差带有大量噪声.该方法用一个以时间为变元的多项式来逼近航向误差,以解算出的航向误差作为观测量,采用递推最小二乘法辨识出该多项式的各次项系数,进而计算出航向误差,达到滤除观测噪声的效果.仿真试验表明,在GPS速度噪声标准差为0.1 m/s、Doppler速度噪声标准差为0.5 m/s的情况下,航向误差的辨识精度优于0.22(2σ),收敛时间不超过120s.     

MEMS-IMU/GPS组合导航系统的实现

针对我国军事和民用对低成本、微小型、高性能导航系统的迫切需求,提出基于MEMS技术的IMU/GPS组合导航系统方案,深入研究了构建该组合导航系统的关键技术。由于MEMS陀螺的零偏受到温度影响,提出采用递推最小二乘自适应标定算法（ARLS）进行误差标定和补偿,从而提高MEMS陀螺的使用精度;建立了MEMS-IMU/GPS组合的卡尔曼滤波器,利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态,增强了姿态信息的冗余度和可靠性;设计了该组合导航系统的信息融合策略。最后,构建了基于DSP的MEMS-IMU/GPS组合导航系统。机载飞行试验结果表明,该系统算法正确、性能可靠,达到了较高的导航精度,具有广阔的应用前景。