多模型估计理论

研究利用多模型来逼近系统的动态性能，基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明，在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明，运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应，覆盖大范围的参数不确定性。     

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

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.     

一种新的自适应估计方法在组合导航系统中的应用

为解决未建模误差所引起的发散问题,组合导航系统常采用多模型卡尔曼滤波器,但采用多模型卡尔曼滤波器时不能给出滤波参数.为此,提出了一种新的基于遗传算法的自适应多模估计方法,该方法利用遗传算法获取最优滤波参数,然后以获取的参数进行状态估计.仿真结果表明,该方法不仅能够给出准确的状态估计值,还能较好地辨识出滤波参数的真实值.     

模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用

为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益.通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用.仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度.     

基于自适应KF算法的模态切换水下机器人导航系统

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.     

基于自适应滤波器的AUV组合导航系统研究

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。     

MSINS/GPS深组合导航系统中量测噪声估计

在MSINS/GPS深组合导航系统中,伪距、伪距率噪声对应的量测噪声阵R随环境、卫星位置的改变而改变,它对卡尔曼滤波器的性能影响很大.定点观测能得到量测噪声阵R的准确估计.仿真研究表明,对于MSINS/GPS深组合导航系统,当采用定点观测法估计量测噪声阵R时,卡尔曼滤波器能较好地估计导航参数误差.若适当减小量测噪声阵R,卡尔曼滤波器将提高估计导航参数误差的精度,加快收敛速度.     

惯性/重力匹配组合导航系统的滤波技术研究

文章设计了惯性／重力匹配组合导航系统的卡尔曼滤波器。研究及仿真试验表明，此滤波器是可行的。滤波后可使惯性／重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统，在定位精度、速度精度上等均有很大的提高，对于常值漂移有一定的估计能力。也就是说采用惯性／重力匹配组合导航技术可以实现对惯性导航系统误差的控制，实现高精度导航。     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

多传感器信息融合技术在舰船组合导航系统中的应用

介绍了舰船惯导系统的误差模型,针对该模型,提出了基于信息融合原理的联合卡尔曼滤波器的结构及算法.理论分析与仿真结果表明,该舰船INS/GPS/Loran-C组合导航系统的设计合理,算法具有全局最优性,能够满足系统的精度要求,且应用该联合卡尔曼滤波器可提高系统的容错性能.