基于四元素的扩展卡尔曼滤波航姿参考系统算法设计

为了优化飞行姿态信息,设计一种适用于捷联式航姿参考系统的九态扩展卡尔曼滤波算法,得到最优估计。为了验证此EKF算法的可行性和滤波效果,采用AHRS300惯性测量单元的数据进行MATLAB滤波算法仿真,把感器采集数据平滑计算后,建立精确的MATLAB算法模型作为参考。把两种结果作差比较,计算姿态角误差。从仿真结果可以看出,所设计的算法能够获得较好的姿态角精度,证明此扩展卡尔曼滤波性能良好。     

舰船综合导航系统多通道数据测试及精度评定系统

针对综合导航系统信息种类繁多,测试困难的特点,以Labview为软件开发平台设计了舰船综合导航系统多通道数据采集及精度评定系统。根据系统信息输出协议,设计了系统数据解码和误码检测算法,实现了综合导航系统输出数据的实时、准确采集。针对综合导航系统各分系统的信息种类和误差特性不同,利用采集的GPS卫星导航设备的速度、位置输出为参考,以MS860测姿系统的输出为姿态参考,设计了惯导系统、平台罗经等自主性导航设备精度评定算法,对其精度进行评定。系统成功应用于某新型惯导的精度评定海试试验。     

舰船惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿方法

针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。     

舰船组合导航系统的顺序滤波融合算法

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.     

一种基于INS/GPS/CNS的全信息导航滤波算法

为解决INS/GPS两组合导航系统因观测信息不完整造成的姿态误差发散、系统稳定性较弱的问题,本文利用CNS搭建了基于INS/GPS/CNS的全观测信息导航系统。通过建立以位置误差、速度误差及平台失准角误差为观测量的系统数学模型,提出一种基于INS/GPS/CNS的全信息导航滤波算法,提高了系统的导航精度,改善了系统的稳定性。试验结果表明,本文所提算法相较于传统两组合滤波算法,各导航参数的精度在不同程度上得到改善,长航时条件下姿态误差收敛、稳定性较高。     

不同姿态表示方法下的姿态估计分析

在组合导航中,针对不同姿态表示方法构建的姿态估计算法在计算量和精度等方面存在性能差异较大等问题,分别对四元数无味估计器、基于修正罗德里格斯参数和高阶罗德里格斯参数所构成的姿态估计算法进行理论推导与性能比较分析。在数值实验中,比较了3种姿态估计算法在计算量和精度等方面的优劣性,结果表明四元数无味估计器精度最优,但计算量较大,而基于高阶罗德里格斯参数的姿态估计算法计算量最小,相对精度较高。     

北斗／INS 组合导航滤波算法的研究

为了提高北斗定位系统定位定姿的精度及性能,利用惯性导航系统（inertial navigation system ,INS）姿态信息进行辅助,建立BDS／INS组合定位算法。通过INS输出信息与BDS观测信息紧组合的方式,以北斗导航卫星系统的伪距以及伪距率作为子系统状态量,利用卡尔曼滤波方法将卫导观测信息与惯导导航参数融合在一起进行计算。通过实际仿真实验表明,相比于原系统算法,组合后的算法能有效地提高BDS定位的精度和成功率。     

基于信息集成预处理的船舶综合舰桥系统研究

现代船舶综合舰桥系统是一个多维融合的信息系统,通过现代信息处理、通信、导航等技术利用来实现智能化指挥控制中心。随着数据采集及导航元素的多源性增多,舰桥系统的信息集成预处理显得更为关键,信息处理的准确性和时效性直接影响着综合舰桥系统性能。本文研究多源导航数据信息融合处理机制,针对船舶综合舰桥系统的数据流及结构特性,基于滤波算法设计了一种新的导航信息融合算法,仿真分析结果表明,舰桥系统的导航精度能够得到明显提升。     

基于海流数据库的Kalman滤波在水下导航中的应用

定位精度对载体至关重要.提高定位精度有2种方式:一是增加高精度导航设备;二是利用数据处理方法.水下载体缺乏高精度的导航设备,但其又需要在水下保持长时间的精确航行.通过建立高精度的海流数据库,然后利用数据融合算法对水下导航信息进行处理来获得高精度的位置信息,该数据融合算法实质是基于海流数据库的Kalman 滤波.通过大量的仿真实验和海试证明,该算法具有很强的实用性和有效性.     

舰船综合导航系统的联合卡尔曼滤波器设计

针对由惯性导航系统,全球定位系统及天文导航设备组成的舰船综合导航系统的特点,设计了联合卡尔曼滤波器,并给出了联合卡尔曼滤波器的结构及其算法。理论分析与仿真结果表明,该算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合滤波可提高系统的容错性能。     

一种捷联惯导阻尼超调误差抑制算法研究

针对捷联惯导系统在阻尼状态切换时产生超调的问题,提出一种基于“双模”解算的捷联惯导阻尼超调误差抑制算法。基于捷联惯导的力学编排,建立了系统水平回路的控制模型,分析了系统阻尼和无阻尼状态切换时超调误差产生机理。在此基础上,设计了系统阻尼和无阻尼并行的导航解算算法,在切换状态超调期内利用无阻尼导航输出校正阻尼导航输出,抑制状态切换超调误差。算法将捷联惯导系统IMU的输出同时接人两个解算回路。两个回路同时、独立进行导航参数的解算。系统工作在无阻尼状态时,惯导系统输出无阻尼回路的导航参数。在状态切换的超调期内,惯导系统仍输出无阻尼回路的导航参数。状态切换的超调期结束后,惯导系统输出阻尼回路的导航参数。仿真结果表明,该算法能够抑制惯导系统阻尼状态切换时产生的超调误差。同时,该算法使校正回路设计简洁,工作稳定可靠。     

基于SUKF滤波的INS/DVL组合导航研究

惯性导航系统(INS)长时间自主工作存在误差积累,采用INS与多普勒速度计程仪(DVL)组合的方案导航.针对组合导航系统状态维数较高,采用算法实现和估计精度优于传统扩展卡尔曼滤波的尺度变换模式的UKF(SUKF)方法.仿真结果表明,采用SUKF滤波方法实现INS/DVL组合导航是可行的.     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

基于DSP的船舶电力推进系统滤波装置控制器设计

小型船舶电力系统中非线性负载多、谐波污染严重。针对这一情况,本文设计一款基于DSP的电力系统滤波装置控制器,该控制器结构简单,稳定性好,实验证明该控制器能有效降低谐波污染,具有一定实用价值。     

神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。     

采用状态参数辨识的惯性导航系统故障检测方法研究

针对惯性导航系统故障维修时间长的问题,提出了采用卡尔曼滤波器估计系统内部状态和参数,采取z。检验法来确定系统量测信息的有效性的方法,给出了滤波器设计需要的系统状态参数。在某型惯性导航系统故障维修中验证了通过采用卡尔曼滤波器对系统内部参数进行估计,可以提高故障诊断的效率。     

模糊自适应Kalman滤波在INS／GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统中因量测噪声的复杂多变造成的发散问题,引人了一种基于新息方差匹配技术的自适应模糊控制Kalman滤波算法,通过模糊控制器在线调整量测噪声方差,抑制滤波器发散,从而提高导航系统的精度。仿真结果表明该算法具有比常规Kalman滤波更高的精度。