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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。 相似文献
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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. 相似文献
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卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用将全球定位系统GPS(Global Positioning System)与捷联惯性导航系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)进行组合导航的方式,组合后系统性能将优于GPS或SINS单独使用时的任一系统。介绍了基本粒子滤波器算法原理并对卡尔曼/粒子组合滤波器在船用GPS/SINS组合导航中的实现形式及算法特点进行了研究。仿真结果表明,对于船用SINS/GPS组合导航问题,卡尔曼/粒子组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际船用导航要求。 相似文献
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为了解决非线性、非高斯系统目标跟踪问题,研究了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。并讨论了此算法在机动目标非线性转弯运动中的跟踪应用,与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤。在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器在滤波精度、运算时间等方面的差异,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。 相似文献
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为克服传统卡尔曼滤波器过于依赖模型先验噪声知识的不足,针对计程仪/SINS组合系统提出基于信息更新序列为反馈的自适应滤波器,建立相应模型。仿真结果表明,这种自适应滤波器算法简单,并能有效提高组合系统的精度。 相似文献
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数据融合技术在船舶组合导航中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着船舶导航系统的组合应用,有必要对组合导航信息进行数据融合以提供高可靠性的导航信息。在简单分析了船舶导航信息主要的数据融合方法的基础上,针对联邦滤波器的结构设计了传感器本地多次数据融合决策算法,并对融合了传感器本地决策数据融合算法的容错性进行了分析,对于推动数据融合在船舶组合导航中的应用具有一定借鉴意义。 相似文献
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在工程实践中,Kalman滤波采用了递归滤波的方法和线性无偏最小方差准则,因而在理论上是一种最优估计,并因为这一良好的数学性质得到了广泛的应用。但是在实际测量中,在野值的影响下,Kalman滤波新息的特性遭到破坏,滤波不再准确甚至发散。针对此一现象,提出了基于"新息"序列和对新息序列进行Kalman预测的方法对测量数据进行处理的新算法。该算法利用"新息"序列进行野值点判别,利用Kalman预测的方法对野值点处的"新息"进行预测修复。仿真证明,该算法可使状态估计、野值点判别和野值点修复同时进行,并能很好地抑制滤波的发散。 相似文献
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文章通过对联邦滤波器的结构和工作流程的介绍,分析了其特点和容错性能,对容错组合导航设计的方法进行了研究。指出NR结构是容错型联邦滤波结构,同时对联邦滤波器的四种结构进行了比较,提出了联邦滤波器应用研究领域的发展思路。 相似文献
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[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器(AUV)在水下自主回收和对接的问题,基于惯导(INS)、声学超短基线定位(USBL)、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法。[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度。分别以INS和USBL及光学探测信号作为子滤波器的输入信息,结合AUV水下回收对接过程中的5个阶段分别建立运动方程,最终得到适用于移动平台搭载的AUV水下对接引导系统的多源数据融合导航算法。[结果]仿真结果表明,所提方法具有可行性、系统鲁棒性和控制精度,[结论]可满足母艇水下回收作业对接的工程要求,以及作为AUV水下自主回收操作的技术参考。 相似文献
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GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,建立了一种新的GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,提出一种改进的自适应滤波算法,大大提高了GPS动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对无人艇在高海况下长航时,大幅度作业滤波精度较低的问题,提出一种基于联邦结构的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)算法,将其应用于自主研制的无人艇组合导航系统中。建立系统误差方程和量测方程;引入渐消因子、基于量测值与预测量测值差值的可变因子和自适应最优信息分配因子对联邦UKF算法进行改进,保持信息的强跟踪特性和组合导航系统的信息融合精度,得到全局最优估计值。 开展湖试试验,验证该组合导航系统的有效性,结果表明该系统实时性、稳定性好,抗干扰能力强,能有效提高导航精度。该方法不仅能为无人艇作业提供安全保障,而且可供其他组合导航系统设计参考。 相似文献