共查询到10条相似文献,搜索用时 26 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
伪距GPS/INS组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
对多模型自适应估计滤波进行了仿真研究.仿真结果表明,多模型自适应估计滤波可以克服单一模型卡尔曼滤波器在对真实系统状态参数发生变化时的滤波误差过大甚至发散的问题,对于环境的变化具有较强的适应性,整体上可提高组合导航系统的导航精度. 相似文献
6.
《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(4)
针对新型水下检测以及作业机器人在导航精度、体积方面的要求,设计了一套基于微机电器件的组合导航系统.系统为抑制陀螺漂移而采用了互补滤波方法,以四元数为估计对象设计卡尔曼滤波器.文中采用改进的自适应卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度.通过水池实验表明互补滤波和自适应卡尔曼滤波结合能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息.同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果. 相似文献
7.
8.
舰船组合导航系统Kalman滤波的集中式融合与分布式融合方法存在滤波精度与计算性能、容错性不可兼顾的缺点.且船舶运动受海洋环境等的影响,其噪声基于白噪声建模过于理想化.针对上述问题,提出了舰船组合导航系统的顺序滤波融合算法.该算法的基本思想是采用一阶Markov过程建立舰船运动的噪声模型,并用状态扩维方法将状态方程转化为符合标准Kalman滤波的基本方程,然后每一时刻检查各导航子系统的有效性,对有效的导航子系统引入顺序滤波融合思想实现导航定位.与传统的顺序滤波融合算法相比,新算法在保留与集中式融合同样高的滤波精度、计算性能好的优点的基础上,新增了实用性强、容错性好的优点.理论分析和舰船SINS/GPS组合导航仿真结果表明了新算法的有效性和优越性. 相似文献
9.
由于舰船组合导航系统的实际运行环境比较恶劣,系统精确的数学模型及噪声的统计特性不易先验得到,而导致常规卡尔曼滤波器失效。尝试将改进遗传算法优化的模糊神经网络用于舰船组合导航系统中,仿真结果表明,提出的算法比较有效,并且精度和常规卡尔曼滤波算法相当。 相似文献
10.
为满足自主式水下航行器(AUV)应对水下复杂环境和水下高精度导航的需求,提出了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒计程仪(DVL)、磁罗经导航系统(MCP)和地形辅助导航系统(TAN)的水下组合导航系统方案,设计了一种基于BP神经网络的自适应滤波算法,建立了卡尔曼滤波器的线性滤波方程和导航传感器的量测方程,根据数学模型进行仿真实验。仿真结果表明,导航传感器和基于神经网络的自适应滤波技术的应用大大提高了AUV的导航精度和自适应能力。 相似文献