基于H∞的双滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的研究

针对GPS/SINS组合导航系统的滤波算法误差较大,对常用的卡尔曼滤波算法进行了总结和分析,在此基础上,提出一种将H^∞后置滤波和H^∞前置滤波相结合的方法,形成H^∞双滤波算法.以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明此方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度.     

光纤陀螺机载导航系统多信息融合

为解决纯惯导高度通道的发散问题,引进气压高度表外部阻尼高度通道;为提供精度较高而且能够连续测量的航向参数,引进了数字磁罗盘;对气压高度表和数字磁罗盘这两种传感器的工作原理及信息处理技术进行了研究.在针对利用气压高度表进行高度阻尼、数字磁罗盘误差补偿这一系列相关问题研究的基础之上,将高度表提供的高度信息和磁罗盘提供的磁航向角信息同惯性传感器提供的信息进行多传感器信息融合算法仿真,同时将设计的二阶高度阻尼回路的状态参量作为组合卡尔曼滤波器的状态参量参与滤波,提高了相关导航参数的精度.而高度表和磁罗盘的体积相对不大,成本较低,所以这种组合方式有一定的可行性和优越性.     

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.     

基于虚拟圆球法向量的极区惯性导航算法

提出了一种基于虚拟圆球法向量位置表示的具有全球范围适用性的惯性导航算法。避免了横坐标系、格网坐标系极区导航算法中参考椭球模型下曲率半径近似计算带来的误差问题,且不需要在极区算法和非极区算法之间进行复杂的切换。与地球坐标系下惯性导航算法相比,由于高度通道和水平通道的导航解算分开,便于通过阻尼抑制高度通道的误差发散问题。分别建立了高度通道和水平通道的误差微分方程,对极区和非极区惯性导航进行了统一的更加精确的误差特性分析。基于实际航海导航试验数据的仿真结果表明,相比横坐标系、格网坐标系极区导航算法,提出的极区导航算法形式简洁易实现,精度略高,且具有全球适用性。     

基于扩展H_∞滤波的单站无源目标跟踪

针对无源定位与跟踪系统可观测性弱,目标初始状态估计精度低的特点,提出了一种基于扩展H∞滤波的单站无源目标跟踪方法。将扩展H∞滤波算法对被动声纳平台获得的目标方位数据进行目标运动分析,以实现较高精度的水下仅测角目标定位和跟踪,并采用雅克比矩阵来近似处理系统的非线性测量方程。扩展H∞滤波对噪声的不确定性具有鲁棒性,保证滤波算法的数值稳定性,提高跟踪的精度和可靠性。理论分析与仿真结果表明,扩展H∞滤波跟踪速度快,性能稳定,估计精度明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF),用于水下运动目标跟踪是可行的。     

H∞滤波在微惯性组合导航系统中的应用

基于微机电(MEMS)惯性仪表构成的微惯性测量装置(MIMU),其系统噪声特性不确定,影响了卡尔曼滤波器收敛过程,从而对MIMU/GPS组合系统性能产生不利影响.将鲁棒H∞滤波技术应用于该组合系统,确定了一种H∞滤波求解方法,给出了滤波器的推导步骤.该算法虽不具备最优滤波特性,但却具有更好的稳定性和鲁棒性.通过仿真实验,确定了H∞滤波器中的性能因子γ具体数值,使滤波器在可接受的估计精度下具有最佳鲁棒效果,它能在复杂的噪声环境下很好地估计出MIMU的主要误差,验证了H∞滤波对于噪声的不敏感程度和鲁棒性,提高了MIMU/GPS这类组合导航系统整体性能.     

高精度平台惯导系统空中数学修正方法

设计了鲁棒性能较好的H∞滤波器对惯导误差进行估计，设置两条导航解算通道，在组合通道内，采用数学方法对惯导系统位置误差、速度误差和水平失调角误差进行了修正。仿真表明，修正后的一定时间内效果与传统闭环修正相当。数学修正方法避免了传统闭环修正通过平台施矩进动消除失调角可能带来的风险，既提高了组合导航精度，又保证了修正后导航系统的可靠性。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

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。     

H∞滤波和自适应卡尔曼滤波在消除重力异常畸变中的对比研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力仪测量精度的影响，得到更高精度的重力异常测量值，根据随机过程理论，分析了重力异常状态方程，并对H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法进行了理论对比分析，将其应用到消除重力异常畸变系统中。为了避免滤波发散，自适应卡尔曼滤波采用降阶的Sage—Husa算法。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和自适应卡尔曼滤波算法都具有较好的滤波收敛特性，并能在一定程度上有效地消除重力异常畸变对重力异常测量精度的影响，但自适应卡尔曼滤波的性能优于H∞滤波。