自适应滤波算法在组合导航系统的应用

从卡尔曼滤波算法的稳定性出发，分析了卡尔曼滤波算法和Sage-Husa滤波算法的缺点，改进了Sage-Husa滤波算法，改进后的算法保证了系统噪声估计方差阵和测量噪声估计方差阵的半正定性和正定性，消除了滤波发散现象。在INS／GPS组合导航系统中进行仿真，仿真结果表明改进后的算法可以有效提高INS／GPS组合导航系统的稳定性．     

H_∞滤波及其在INS/CNS组合导航系统中的应用

在惯导/星光(INS/CNS)组合导航中,由于集中卡尔曼滤波存在对系统模型和噪声统计特性依赖性等缺点,将H∞滤波方法理论应用其中。给出了H∞滤波的滤波方程,定性讨论了kalman滤波和H∞滤波的关系,通过在INS/CNS组合导航系统中的实际应用进一步从精度和鲁棒性对两种滤波算法进行了比较。仿真结果表明,当噪声为有色噪声或统计特性不确定时,H∞滤波优于kalman滤波,说明了该算法的有效性和可行性。     

改进的粒子滤波算法在车辆组合导航中的应用

针对目前粒子滤波粒子贫化、计算量大等问题,提出了基于自适应迭代重采样的粒子滤波计算方法。改进的粒子滤波算法在不损失对系统状态估计精度的前提下,缓解了粒子贫化,降低了计算量,缩短了计算时间,同时保证了状态的估计性能。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。最后将该算法应用于GPS/DR车辆组合导航中,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

粒子滤波方法在GPS/DR组合导航系统中的应用

成功地将粒子滤波方法应用干GPS／DR组合导航系统中。如果GPS信号受到干扰或者车辆做大幅度机动时，卡尔曼滤波会有较大的误差。粒子滤波不仅考虑了客观样本信息，还考虑了主观因素，能很好地处理这种观测样本出现异常的情况，具有鲁棒性。实验证明，当GPS信号被遮挡时，粒子滤波优于卡尔曼滤波。     

组合导航系统中自适应滤波技术的研究

在组合导航系统中，应用常规卡尔曼滤波器（ＫＦ）要求知道系统精确的数学模型和系统噪声与量测噪声的统计特性，才能获得理想的滤波效果在全球成为全面否则，可能产生发散现象，人们越来越颂向于利用自适应滤波（ＡＫＦ）技术来解决发散的问题，针对ＡＫＦ技术的研究现状，本文探讨一种算法结合比较简单，实时性较强，工程上比较实用的在线估计量测噪声统计特性的ＡＫＦ算法，仿真结果表明，这种算法具有较强自适应性，不失为一种实     

H∞滤波在GFSINS/GPS组合导航系统中的应用

以六加速度计的配置方案为例,介绍了GFSINS的工作原理;对GFSINS/GPS组合导航系统选择滤波器问题进行了详细的理论分析,提出了基于H∞滤波器的组合方法;该方法将惯性器件的各种误差看作系统的不确定性误差,有效地解决了GFSINS/GPS采用间接法组合时,无法建立准确系统线性模型及得到准确噪声统计特性的问题。通过仿真验证了该方法的有效性。     

卫星导航系统组合应用

卫星定位系统和罗兰C、INS和GPS／GLONASS综合应用。提高系统定位精度、增强系统功能、提高稳定性，隐蔽性和可靠性。     

改进的协方差／信息滤波并行结构及其在INS／GPS组合导航系统中的应用

本文研究的是组合导航系统的实时性数据处理问题。在ＹＥＨ提出的协方差／信息滤波方法的并行结构基础上，根据我们采用的硬件配置即ＰＣ计算机和Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ晶片机，以及并行结构设计的一般规则，提出了一种改进的协方差／信息滤波的并行结构。我们应用该并行结构对ＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的数据处理进行了算法仿真，通过对串行算法、ＹＥＨ的算法与本文算法协方差／信息滤波周期的比较，可以看到本文提出的改进的协方     

CDKF在GPS/SINS组合导航系统非线性模型中的应用

GPS/SINS组合导航系统模型的非线性会导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的估计精度降低。而中心差分卡尔曼滤波（CDKF）的新型非线性滤波方法,则利用插值公式对非线性系统的状态估计进行逼近,从而减小线性化误差对系统精度的影响。针对GPS/SINS导航系统的特点,建立了一种非线性误差模型,并将EKF与CDKF分别应用于组合导航系统模型中进行仿真比较。仿真结果表明,该算法简单易实现,且能满足系统在非线性模型下的导航要求,并具有较高的精度和收敛性。     

一种组合导航系统的探讨

本文简要说明了导航设备的发展现状,并介绍了一种组合导航系统（惯性导航/多普勒导航/全球定位组合导航系统）,同时给出了它的一种实现方案,并对其应用前景作了简单的讨论。     

机载惯性／卫星组合导航系统

惯性／卫星组合导航系统的优势旱已众所周知，许多国家和团体愈来愈重视这方面的研究应用工作。我所于１９９０年起，利用自己研制的惯导系统和美国的ＴＡＮＳ－ⅡＧＰＳ接收机，开始了组合导航系统的研制工作。经过几年的研究、探索，组合系统已经受了一系列的实验室试验、车载试验和飞行试验，取得了良好的结果。本文主要报告组合导航系统在设计、研制过程中遇到的所（需）解决的一些关键技术问题及其试验结果。     

一种容错分散滤波在组合导航中的应用

从提高联合滤波容错性的角度出发，通过自适应调节信息融合因子提高联合滤波的容错性对一般联合滤波方法做了改进，并把这种改进的滤波方法用在了SINS/GPS/TAN组合导航系统中，通过对组合导航系统的仿真表明此种方法大大提高了组合导航系统对软件故障的容错性。     

新型自适应Kalman滤波算法及其应用

为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种新的自适应Kalman滤波算法.该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,通过滤波状态因子确定量测噪声协方差阵的值,在线调整噪声的统计特性实现自适应滤波.将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和常规Kalman滤波和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较.仿真结果表明,在滤波精度与简化Sage-Husa自适应滤波相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性.     

DD1滤波及其在非线性系统识别中的应用

DD1滤波是一种基于多元插值计算，将函数按多项式近似展开的非线性滤波方法，相对于扩展卡尔曼滤波而言，它不需要对函数进行微分运算，使得计算大为简化，且具有与扩展卡尔曼滤波相当甚至优于它的估计性能，适用范围较广。对DD1滤波及其在非线性系统识别中的应用进行了分析，给出了计算实例，计算结果表明了该方法的有效性和实用性。     

SAR／单轴稳定SINS组合导航系统研究

研究了一种新的组合导航系统－－ＳＡＲ／单轴稳定ＳＩＮＳ组合导航系统，介绍了它的特点及其组合原理和方法。给出的仿真结果证明了该系统的有效性。     

RapidIO总线在组合导航系统中的应用

简要地从 RapidIO 的主要技术特点、体系结构、系统拓扑、协议层次和流量控制等方面对其进行分析,提出了一种基于 RapidIO 总线的组合导航系统的架构方案。通过指定高性能包交换互连技术,在系统内的微处理器、DSP、FPGA、通信和网络处理器以及外设之间进行数据和控制信息传输,RapidIO 架构消除了传统共享总线的瓶颈问题,极大地提高了系统整体性能。     

激光雷达／惯导组合导航系统及其在自主导航中的应用

组合导航系统是指将两种或两种以上不同的导航设备以适当的方式组合在一起,利用其性能上的互补性,以获得比单独使用任一系统时更高导航性能的导航系统。本文论述激光雷达（LADAR）／惯导（INS）组合导航系统的基本概念、国外发展现状及其在自主导航中的应用和涉及的关键技术。     

ADXL202在组合车载导航系统中的应用

本文提出了一种利用双轴加速度传感器ADXL202进行车辆定位的方法,基于这种定位技术和GPS技术的组合车载导航系统成本低,性能高,具有很强的市场竞争力。