基于鲁棒滤波的无人机着陆相对导航方法

针对无人机在移动平台上进行起降时的相对导航问题,提出了一种基于鲁棒高阶容积滤波的惯导/视觉相对导航方法。建立了相对导航系统模型,基于无人机与移动平台之间的相对运动给出了系统的相对惯导方程,并针对系统中传感器的量测特性给出了导航敏感器的测量方程。针对相对导航系统非线性较强且量测噪声不符合高斯分布等问题,在高阶容积滤波的基础上,结合Huber-based量测更新方程,设计了鲁棒高阶容积滤波相对导航滤波器,该方法具有较高的估计精度,且对混合高斯噪声有鲁棒性。相对姿态采用四元数表示,为保证四元数的归一化,在设计相对导航滤波器时采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。仿真结果表明,该方法可以准确地给出无人机与移动平台之间的相对位置、速度和姿态信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波、Huber-Based滤波以及高阶容积卡尔曼滤波。     

基于模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波的天基非合作目标跟踪

针对非合作航天器相对导航中测量噪声不确定的问题,提出了一种模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波算法,实现对非合作目标相对状态的测量。该算法利用容积点均方根迭代策略和模糊推理系统实时调整改进容积卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵权值,修正量测噪声协方差阵,使其接近真实噪声值,从而提高目标跟踪算法的自适应能力,提高了滤波精度。通过建立数学仿真模型,分别采用扩展卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波以及模糊迭代均方根容积卡尔曼滤波进行跟踪仿真,仿真结果表明,与标准容积卡尔曼滤波相比,该改进算法能够提高13.17%的跟踪精度。     

基于指数渐消遗忘因子的组合导航自适应滤波算法

量测信息异常导致的噪声统计特性变化容易引起组合导航滤波精度下降甚至发散.针对Sage-Husa自适应滤波算法估计系统量测噪声参数性能对遗忘因子依赖性强的问题,提出了基于指数渐消遗忘因子的自适应滤波算法.在对故障检测函数判断量测噪声统计特性研究的基础上,构建了基于指数函数的动态遗忘因子模型,提升量测信息异常情况下的导航精...     

带不确定混合噪声系统的变分贝叶斯期望最大滤波算法

卡尔曼滤波器假设量测噪声为已知统计特性的高斯白噪声,然而系统可能受到不确定随机噪声以及未知有界噪声共同影响,若采用单一滤波策略,则估计结果易出现较大偏差。将两种不确定噪声运用未知参数的高斯混合模型进行表示,提出变分贝叶斯期望最大滤波算法。所提方法采用变分贝叶斯最大化方法对量测噪声模型中的超参数进行更新,在得到模型超参数后,利用变分贝叶斯期望算法计算噪声模型的隐变量。对上述过程反复迭代,最终获得系统的状态和协方差。仿真结果表明,相比于传统的卡尔曼滤波算法和联合滤波算法,变分贝叶斯期望最大滤波算法在出现混合不确定噪声时,经纬度定位精度均提高60%以上,提高了导航系统的精确性。     

模糊自适应滤波在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明：模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。     

量测噪声有限记忆在线估计简化算法

量测噪声有限记忆在线估计方法通过对新息序列的实时统计计算,更新系统量测噪声阵 R,增强了滤波器的自适应能力。但量测噪声有限记忆在线估计方法需要在每个滤波周期内对量测噪声阵 R 进行估计并更新统计周期内的量测新息,存在着信息统计与数据更新计算量大的不足。针对此问题,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波算法,将协方差匹配技术与量测噪声有限记忆在线估计方法相结合,根据协方差匹配结果,选择性统计量测噪声阵 R。仿真结果表明,简化算法可以在保证滤波精度相当的前提下,减小计算量,提高实时性。     

量测噪声自动加权Kalman滤波

从Kalman滤波技术的稳定性出发,分析了Kalman滤波算法的实质及容量发散的原因。提出在Kalman滤波中引入了系统量测噪声协方差阵（R）的计算,并对其加权,从而影响滤波增益,抑制发散。推算舰位／GPS组合导航的应用仿真表明：量测噪声自动加权Kalman滤波算法对系统模型误差和量测噪声协方差误差具有良好的自适应性。     

基于高斯粒子滤波与消息传递的协同导航方法

针对无人机群协同导航问题,提出了因子图框架下基于高斯粒子滤波和消息传递算法的无人机 群协同导航方法。所提方法利用因子图描述无人机群导航状态与自身量测以及相对导航信息之间的关 系,并通过高斯粒子滤波实现因子图中节点之间的消息传递,完成无人机群导航状态的最大后验概率 估计。仿真结果表明所提出的方法实现了机载多源传感信息与相对导航信息的有效融合,定位精度相 比于基于因子图和粒子化消息传递的混合和积算法（H-SPAWN）提高 50%以上。     

基于自适应均方根EKF的惯性辅助航天器仅测角导航方法

针对微小卫星等航天器对空间非合作目标交会操作中的自主相对导航问题,提出了一种基于自适应均方根EKF的惯性辅助航天器仅测角导航方法。首先,推导了一种基于Clohessy-Wiltshire (CW)方程的仅测角导航模型。然后,基于误差状态推导了一种仅测角/惯性组合相对导航模型。接着,基于Cholesky分解得到组合导航系统的状态协方差矩阵,并引入“新息”协方差匹配方法对测量噪声进行在线自适应调整,构建了一种自适应均方根EKF对该组合导航系统状态进行动态滤波估计,并采用Fisher信息矩阵对该组合导航系统的可观性进行评估。最后,在搭建的半物理仿真平台上进行了仿真验证,得出终端时刻采用自适应均方根EKF比EKF的迹向滤波精度平均提高了35%,径向和法向滤波精度平均提高了25%。     

INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航算法

针对空中加油近距对接阶段GNSS信号易受遮挡丢失的问题,考虑引入Vision导航系统,提出一种INS/GNSS/Vision组合的高精度容错相对导航系统,为空中加油近距对接任务提供高精度的双机相对导航信息。该系统采用联邦滤波器结构融合导航传感器信息,利用滑动窗口构建时变量测噪声的容错滤波结构,并基于子滤波器协方差的奇异值分块计算信息分配系数。仿真结果表明,所设计的容错导航系统与单独的INS/GNSS和INS/Vision系统相比,相对位置、速度和姿态的估计精度都有所提高;同时在GNSS出现软故障时,系统可以提供稳定、可靠的相对导航信息,有效提高了INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航系统的导航精度、鲁棒性和容错性,相对位置精度较基于常规故障隔离联邦滤波算法提高70%以上,满足了空中加油对接导航需求。     

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.     

一种基于M估计的抗差自适应多模型组合导航算法

针对复杂环境下因量测噪声统计特性时变及量测粗差而引起的组合导航精度下降的问题,提出了一种基于M估计的抗差自适应多模型组合导航算法。所提算法突破了传统交互式多模型算法定结构的限制,凭借所提出的模型集自适应调整策略,能够快速估计量测噪声统计特性,并利用模型概率信息对模型转移概率矩阵进行实时修正;引入了基于M估计的抗差Kalman滤波算法,以提高滤波抗差能力。以SINS/DVL组合导航系统为例,通过仿真和长江试验对所提算法进行了验证,结果表明所提算法有效降低了量测噪声统计特性时变及量测粗差对滤波精度的影响。在长江试验中,所提算法相比AIMM算法,东、北向速度误差和位置误差的均方根误差分别下降了44%、36%和41%、53%,水平定位精度提升了约45.9%,定位精度提升显著。     

基于自适应交互多模滤波的SCNS/RSINS紧组合对准方法（英文）

为了提高船用单轴旋转捷联惯性导航系统(RSINS)初始对准的精度和快速性,针对传统的EKF滤波线性化误差和单传感器精度不高的问题,设计了一种基于自适应交互多模(AIMM)算法的SCNS/RSINS紧组合对准方法。该算法将自适应滤波器与交互多模型相结合,利用了两个合理构建状态模型和量测模型的平行滤波来实现对实际模态的覆盖:滤波1应用姿态四元数算法建立了状态方程的模型,量测量为RSINS与SCNS之间的姿态四元数误差;滤波2的根据SCNS/RSINS的误差特性构建了状态方程模型,量测量为RSINS与SCNS位置和航向误差,然后应用自适应IMM算法将两个平行滤波的估计值进行数据融合。在某种程度上,因状态噪声和量测噪声的不确定性,EKF的性能会被降低,而通过模型转换机制,IMM可用于选择一个合理的模型自动计算器来自适应地调整对准过程中噪声的协方差矩阵,因此该算法可以有效地解决SCNS/RSINS组合导航系统的初始对准问题。仿真结果表明:与EKF算法相比,基于自适应IMM算法的SCNS/RSINS组合对准方法的估计精度和对准快速能力都得到了改善,其中对方位陀螺漂移的估计时间缩短了至少40%。     

基于DSP的MIMU/GPS组合导航系统研究

介绍了一种以DSP为核心的MIMU／GPS组合导航系统设计，它具有体积小、成本低等优点。针对系统噪声难于准确统计的情况，系统采用了一种适用于系统噪声协方差阵未知情况下的自适应卡尔曼滤波算法，用它作为组合算法，并对组合导航系统进行了数字仿真。结果表明：该自适应滤波算法可以有效地抑制滤波发散，增强了系统对环境的适应性。     

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。     

自适应Sage-Husa粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对非线性滤波问题,提出一种新的自适应Sage-Husa粒子滤波算法。通过Sage-Husa滤波方法计算状态估值和协方差阵来获得重要性密度分布函数,充分考虑了最新量测信息的影响,并利用欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子自适应地调整粒子权值的分布,降低粒子退化程度,提高了滤波精度,适用于非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和粒子滤波比较,仿真结果表明,自适应Sage-Husa粒子滤波能提高导航系统定位的解算精度,得到的东向和北向定位误差控制在?5.3m附近,其性能明显优于扩展Kalman滤波和粒子滤波。     

集群无人机定位信号的自适应GM-CBMeMBer滤波算法

针对集群无人机导航定位信号通信过程中,易混入实际随机噪声,而传统GM-CBMe MBer滤波算法处理会导致滤波器发散的问题,提出了一种用于集群无人机定位信号的自适应GM-CBMe MBer滤波算法。首先,构建对应的数学模型,通过观测模型和量测模型对信号进行跟踪、滤波。在此基础上,利用随机有限集和衰减因子实现对噪声的动态处理和进一步预测,结合预测值进行迭代更新,直到滤波过程结束。同时,引入高斯项的剪枝合并来提高滤波精度。实验结果表明,改进算法与传统算法相比较,在集群无人机定位航迹上的杂波点有所减少,总体平均误差降低了26.6%。同时,方法简单易行,便于工程实现。     

基于Allan方差解耦自适应滤波的旋转SINS精对准方法

对旋转式SINS精对准方法进行了研究,由于转位机构转动干扰以及惯性器件误差不确定性带来的影响,旋转式SINS状态方程和量测方程噪声方差参数难以确定,进而导致初始对准精度降低,针对这个问题引入自适应Kalman滤波技术。Sage-Husa是一种常用的自适应滤波算法,但是存在噪声参数强耦合缺陷。通过研究Allan方差与量测噪声方差之间的关系,利用Allan方差滤波器具有带通滤波的特点,独立计算量测噪声协方差阵R_k,该方法能够有效克服Sage-Husa滤波耦合问题,相比其它改进方法具有简单易实现等特点。对该研究进行了仿真实验与实际系统验证实验,结果表明:对于中等精度光纤陀螺单轴旋转SINS,自适应Kalman滤波算法航向角对准精度比标准Kalman滤波算法精度要高0.6’左右,且在误差估计过程中,自适应Kalman滤波器能够更好地抑制外界干扰误差的影响,是一种较好的精对准方法。     

基于模糊鲁棒自适应CKF算法的MEMS-IMU姿态估计

针对微机电惯组（MEMS-IMU）受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波（FRA-CKF）的姿态估计算法。通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性。仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性。静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80%,提高了滤波的精度和稳定性。     

基于INS/GPS组合导航的自适应模糊卡尔曼滤波

针对组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的跑车试验,结果表明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力,能有效跟踪研究对象的状态变化。进一步表明该方法是有效、实用的。