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《舰船科学技术》2021,43(11)
捷联惯性基组合导航中,量测值存在野值的情况难以避免,会导致无迹卡尔曼滤波(UKF)的估计精度下降。针对该问题,本文提出一种基于一类向量机(SVM)的鲁棒UKF算法(SVM-UKF)。首先使用一类支持向量机训练滑动窗,来辨别滤波中的新息是否为异常,对于正常新息不予处理,对于异常的新息采用指数加权的方法进行估计,使用新的估计值替换野值,并进行了船载实验,对含有野值的SINS/GPS系统使用SVM-UKF与常规UKF,RUKF滤波进行组合导航实验。实验结果表明,在量测值有野值污染的情况下,SVM-UKF具有较高的鲁棒性,对比于UKF,RUKF具有更高的估计精度。 相似文献
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针对GPS/惯导组合导航系统的滤波定位算法,文章提出利用BP神经网络,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。通过仿真试验表明滤波的效果对导航精度有所提高,同时也说明了该方法是可行的、正确的。 相似文献
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GPS/DR组合导航在户外GPS信号较好的情况下,可以提供精度较高的定位导航,但人的活动范围不仅仅是户外,会经常穿梭、停留于各种建筑物中。此时,GPS信号几乎无法获得,DR会因长时间得不到修正而导致发散,因此,GPS/DR系统无法在室内提供长时间高精度的导航信息。基于上述原因,文章研究基于到达时间差(TDOA)的定位算法,利用超声传感器实现室内TDOA定位,并与DR系统进行组合,校正并改善DR系统误差发散问题,以增强导航系统的定位能力。 相似文献
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一种改进的卡尔曼滤波定位算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种改进的卡尔曼滤波导航信号定位算法:通过测量每次接收机得到的伪距观测量及伪距变化量,估算出接收机的位置、速度,实现无线电导航系统的定位解算.该方法不直接使用卡尔曼滤波器来估计载体的状态,而是用滤波器来确定状态的误差,减小了运算误差,有效提高了定位精度.在进行参数估计时不需要贮存大量的测量数据,能够方便地进行动态测量数据的实时处理.该方法已经应用在导航定位解算中,仿真结果和实际应用验证了该方法具有快的收敛速度和高的定位精度. 相似文献
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根据平台式惯导系统初始对准的误差模型,首先介绍了初始对准的卡尔曼滤波方法,而后研究了把扩张状态观测器与卡尔曼滤波器相结合用于惯导系统的初始对准方法,最后对系统在受干扰和未受干扰2种情况下,分别进行了仿真研究.仿真结果表明,该方法与卡尔曼滤波方法相比,在保证对准精度的条件下,系统姿态角对准时间大大缩短;在系统受到干扰时,该方法仍具有很强的适应性和稳定性. 相似文献
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提出一种基于移动长基线的多无人水下航行器协同导航与定位方法.多无人水下航行器协同导航与定位方法对于解决大水深和远航程问题至关重要,在移动长基线算法中,主UUV装备高精度导航设备作为移动长基线节点,而从UUv装备低精度导航设备,两者之间通过水声装置米相互定位,利用传统几何关系解算从UUV,位置的算法将产生很大误差.基于扩展卡尔曼滤波的移动长基线算法能有效融合内部和外部传感器信息,提高导航精度.仿真试验对此进行了验证. 相似文献
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为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对滤波算法存在较大的截断误差和累积误差等问题,提出了一种基于无迹变换改进多模型滤波算法,并利用辅助信息对估计结果进行修正。首先通过无迹变换产生Sigma点对非线性测量方程进行近似,构造伪观测量进行偏差估计,然后利用基于加权因子的辅助信息融合算法,消除累积误差,进一步提高系统估计精度,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明:与常规的多模型滤波算法相比,本文方法提高了估计精度。 相似文献
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最优控制系统如捷联惯导系统(AHRS)都离不开状态反馈。然而系统的状态变量并不都是易于直接检测到的,这就需要状态观测器。基于减轻导航计算机计算负担和降低成本的考虑,提出Kalman滤波器的降维观测器的设计,并且讨论了误差模型的噪声补偿和降低估值误差的方法。 相似文献
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提出一种利用重力异常信息校正惯导系统的方法按照一定方法将重力实测数据和数字重力图进行相关分析和匹配以得到最优路径,再用位置误差对惯性器件误差进行扩展Kalman滤波估计,最后对惯导系统的导航状态进行修正,得到最优导航状态。 相似文献