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.     

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。     

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。     

改进遗传模糊神经网络在舰船组合导航中的应用

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。     

基于DSP与FPGA电子芯片的舰船导航系统设计

针对传统的基于GPS的舰船导航系统的定位误差较大的问题,设计基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统。首先规定导航坐标系坐标变换规则,确定导航系统中不同坐标系的转换方式。其次使用卡尔曼滤波器对导航数据进行融合处理,根据融合后的导航参数,完成导航罗经的对准。最后将对准后的导航罗经参数经由FPGA传输至显示器上,完成基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统设计。通过与基于GPS的舰船导航系统的对比实验,证明了基于DSP和FPGA电子芯片的舰船导航系统的定位误差更小,具有优越性。     

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。     

大尺度欠驱动高速AUV导航系统研制

[目的]针对某新型大尺度欠驱动高速自主式水下机器人(AUV)导航系统的研制,[方法]详细介绍AUV导航系统的硬件组成及软件构架,构建基于VxWorks实时嵌入式操作系统的AUV组合导航系统。考虑到高速AUV导航系统的非线性特征及容错性要求,将无迹卡尔曼滤波(UKF)技术用于联邦滤波器,设计基于UKF的联邦卡尔曼滤波器,并对导航系统的二维平面模型进行数值仿真。[结果]结果表明,联邦无迹卡尔曼滤波器相比传统的卡尔曼滤波方法能够获得更高的精度和更好的鲁棒性;半实物仿真联调试验、水池试验、湖上试验及艇载试验充分验证了导航系统的实时性和可靠性,[结论]证明该系统能够满足AUV航行任务的需要。     

四大导航系统在舰船作战系统中的应用

军事舰船在海上执行任务时,为了获取侦测目标的准确信息,需要借助导航系统实现航行线路的规划和目标的定位。本文介绍了全球范围内最为常用的4种导航系统:GPS导航系统、北斗卫星导航系统、伽利略导航系统和格洛纳斯(GLONASS)全球卫星导航系统,重点介绍了北斗卫星导航系统和GPS导航系统的原理,并基于成熟的导航技术,研究了舰船作战系统中导航系统的信息融合问题,开发了一种基于卡尔曼滤波算法的舰船组合导航系统的信息融合技术。试验表明,本文研究了舰船作战系统的导航信息融合技术可以提升侦察目标的准确度,提升作战水平。     

舰船卫星导航系统中信号融合误差纠偏技术

舰船卫星导航系统中的信号融合误差纠偏技术是指通过将卫星导航系统的多类型信号进行融合,并对其进行误差纠偏,降低信号噪声的同时,改善当前的信号质量,从而提高舰船卫星导航的精度和可靠性。本文首先对舰船卫星导航的坐标系进行详细介绍,分析舰船卫星导航系统的噪声类型和特点,结合分数阶Fourier变换技术搭建了一种舰船卫星导航系统的信息融合平台,对于改善舰船卫星导航的信息精度有重要意义。     

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.