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.     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

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。     

一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用

为了提高组合导航系统的滤波精度,提出一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法。该算法根据协方差匹配原理,利用UKF滤波算法的残差序列与新息序列,在线估计、调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,提高UKF的自适应能力,克服了标准UKF在系统噪声统计未知或不准确情况下滤波精度下降甚至发散的问题。将提出的算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF和抗差UKF进行比较,结果表明,提出的自适应UKF得到的水平位置误差和天向误差分别在[?6.2 m,?6.4 m]与[?9.8 m,?8.6 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF与抗差UKF,提高了组合导航系统的解算精度。     

基于自适应分类容错滤波的SINS/GNSS组合导航方法

针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。     

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。     

基于自适应滤波的水下SINS/相控阵DVL组合导航算法设计

针对远程自主水下航行器的远程性和自主性,加之水下环境复杂,其导航和定位的精度很难保证的特点,设计一种基于相控阵DVL的自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法。基于相控阵DVL特点,推导了速度观测方程,并对降维滤波器进行了设计和时空误差进行修正。采用50型激光陀螺研制出工程样机,并进行了河试试验和海试试验,试验结果表明采用自适应滤波算法能够进一步提高SINS/DVL自主导航的精度,并且SINS/DVL自主导航精度优于2‰D(D为航程),为远程水下航行器提供一种自主好、精度高、价格适中的导航手段。     

抗差自适应插值粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的粒子退化和重要性密度函数难以选取的问题,在吸收抗差自适应滤波、二阶插值滤波和粒子滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应插值粒子滤波算法。该算法利用二阶插值滤波算法得到重要性密度函数,通过抗差自适应因子实时控制动力学模型误差及观测异常对导航解的影响。将该算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行计算仿真,并与经典的粒子滤波算法进行比较分析。结果表明,提出的滤波算法得到的姿态误差控制在[-0.3′,+0.3′],速度误差控制在[-0.4 m/s,+0.4 m/s],位置误差控制在[-5 m,+5 m],性能明显优于经典的粒子滤波算法。新的滤波算法不但能够有效地抑制粒子退化,而且能够有效地控制动力学模型误差及观测异常的影响,提高了组合导航的滤波精度。     

抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用

为了提高捷联惯导(SINS)/天文导航(CNS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统的定位精度,在吸收模型预测滤波和抗差自适应滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应模型预测滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波估计出系统模型误差,并对其进行实时修正,以抑制系统模型误差对导航解算精度的影响;然后利用抗差自适应因子控制观测异常,抑制观测噪声对导航解算精度的影响。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行仿真验证,并与抗差自适应滤波进行比较,结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[0.2,0.2]、[0.3m/s,0.3m/s]和[6 m,6 m]以内,滤波性能明显优于抗差自适应滤波算法,说明该算法能有效抑制系统模型误差及观测异常对导航解的影响,提高组合导航的解算精度。     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。     

一种新型自适应联邦滤波方法在战术导弹导航系统中的应用

为满足复杂的环境下战术导弹导航系统的高可靠性导航的要求,对战术导弹的多传感器组合导航进行了研究.提出了一种基于新型自适应联邦卡尔曼滤波的巡航导弹SINS/GPS/EC组合导航方法,根据联邦滤波的分散滤波结构,分别建立了各滤波器的模型,进行了仿真试验验证.仿真结果表明,采用新型自适应联邦卡尔曼滤波算法的导航精度比采用集中卡尔曼滤波算法提高幅度不大,略高一些,但从自适应联邦卡尔曼滤波器的容错性比集中卡尔曼滤波器好得多,便于各导航子系统的故障检查和隔离.本文设计自适应联邦SINS/GPS/EC滤波器的在子系统较多的组合导航设计中具有高可靠性、低计算量、低成本和小体积等优势,具有工程应用价值.     

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.     

组合导航系统几种滤波方法的分析比较及其性能评价

介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波,并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足,最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真.仿真结果表明,非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法.     

自适应Kalman滤波在SINS初始对准中的应用

为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度,提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况,推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法,在噪声统计特性已知的情况下,使用比较方便;多数情况下,噪声统计特性是处于未知状态,从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正,使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证,该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。     

智能Kalman滤波在水下地形组合导航系统中的应用

为了避免现实环境的动态变化对水下航行器系统模型造成的随机干扰影响,保证水下航行器长时间导航精度的稳定性,提出了利用RBF神经网络辅助联邦Kalman滤波方法对SINS/TAN/DVL/MCP组合导航系统进行信息融合。给出了各子导航系统的误差模型,通过足够精度的样本对前向神经网络进行离线训练,建立神经网络控制模型。仿真结果表明,该方法可使水下航行器的系统状态在较短的时间内以较高的精度达到稳定。通过与联邦Kalman滤波结果对比表明,采用智能控制方法辅助的信息融合方式的导航定位精度提高了一倍,能有效提高常规联邦Kalman滤波器的自适应能力,达到减小误差,提高精度的目的。     

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。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。