GPS/DR组合导航抗差自适应滤波算法

针对GPS/DR车辆组合导航系统的数学模型具有非线性,应用扩展卡尔曼滤波进行线性化会导致滤波结果出现较大误差的问题,引入了抗差自适应滤波算法。利用计算机仿真,分别对抗差自适应Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法进行仿真验证,结果表明,抗差自适应滤波不但能自适应地确定观测噪声的协方差矩阵,而且能利用自适应因子调节状态参数噪声的协方差矩阵,可以控制观测异常和动态模型噪声异常对状态参数估值的影响,使状态参数的估值更加合理。自适应Kalman滤波使位置误差控制在30m,而对抗差自适应Kalman滤波能使位置误差控制在18m左右,且误差控制更稳定。     

采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS／INS组合导航系统的滤波算法误差较大，在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上，给出了卡尔曼滤波的本质，提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS／INS组合导航系统为例进行了仿真，结果表明：该方法既能抑制滤波发散，又能提高滤波精度。     

MIMS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波器设计与实验研究

对MIMS／GPS组合导航系统进行了研究，设计了卡尔曼滤波器，采用状态和偏差去耦方法进行估算，完成了仿真和车载实验。该算法计算量小，估计精度高，特别适用于偏差项较多的场合，在本系统中有效地抑制了陀螺和加速度计动态偏差的影响。此外，在开环卡尔曼滤波器结构基础上引入了姿态阵修正，进一步减小捷联系统姿态角误差对导航定位精度的影响。仿真和车载实验结果表明，样机具有较高的定位精度和较好的重复性。     

基于GPS/DR的车载导航设备的改进及算法

将 GPS 定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中。但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高。为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍。通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补 GPS 导航定位的不足。     

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。     

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。     

车载挠性SINS/GPS组合导航系统研究

本文介绍了一种实用车载挠性ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的软、硬件组成。针对挠性动调陀螺和伺服加速度计的随机漂移问题,提出多项式拟合补偿的思想,并在此基础上设计了基于ＵＤＵＴ 分解的卡尔曼滤波器。通过实验室组合导航实验,验证了多项式补偿和组合方案的有效性,同时也说明了该系统是一种具有较高性能价格比的实用陆地战车导航系统。     

一种改进的GPS/DR组合位置自适应滤波算法

为解决自适应滤波算法中观测误差与状态误差估计的关键问题,在分析GPS/DR组合导航系统测量信息性质的基础上,提出了GPS光滑度计算方法,并在其基础上给出了GPS位置误差估计算法及状态误差协方差阵和观测误差协方差阵自适应调节算法。算法仿真实现了观测误差的直接测量,较好地解决了Sage-Husa自适应滤波算法中对误差特性估计不准确的问题。仿真结果表明：位置滤波输出的精度相比Sage-Husa算法有明显的提高。     

GPS/SINS组合导航系统在运载火箭中的应用

针对运载火箭特点,着重研究在发射惯性坐标系下,位置、速度组合模式的GPS/SINS组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和观测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中,GPS/SINS组合导航算法能较准确地给出运载火箭的位置、速度和姿态信息,提高运载火箭制导精度。     

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。     

组合导航系统卡尔曼滤波衰减因子自适应估计算法研究

提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS／SINS组合导航系统中进行了计算仿真。仿真结果表明：该算法能够较好地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,提高导航精度。     

车载组合导航系统中的分级地图匹配算法

本首先建立了用于车载导航的电子地图中道路网络的实体对模型,在研究GPS/DR定位误差分布的前提下,基于局部线性化思想,利用定位轨迹和电子地图道路网的相关性,实现了地图分级匹配计算,从而消除GPS/DR定位信息中的有偏误差。最后,在AutoCAD环境下用实验验证了上述算法。结果表明该算法模型简单,不仅可以提高车载导航系统的定位精度,而且能提供可视化的导航效果。     

惯导与GPS组合系统中实时自适应卡尔曼滤波技术的研究

—针对现有的自适应卡尔曼滤波算法实时性不强、结构繁杂，本文研究了在惯导与ＧＰＳ组合系统中应用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法，并与常规卡尔曼滤波算法作了比较。仿真结果表明，这种算法具有结构简单、高效率和精度高等优点，不失为一种实用而有效的滤波算法。     

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。     

MIMU/GPS组合导航系统数据同步与融合方法研究

给出了以DSP为核心的MIMU/GPS组合导航系统中数据同步与融合的方法,简要介绍了仿真、调试过程中DSP程序的实现方法。采用GPS接收机输出的1PPS脉冲,结合CPLD产生的时序,实现MIMU和GPS数据的同步采集。由于系统噪声难于准确统计,因此采用模糊自适应卡尔曼滤波组合算法进行数据融合。