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介绍了以中精度惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)为主,与全球导航定位系统GPS(Global Position System)等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案。设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法。经计算机模拟仿真证明,神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法。 相似文献
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因无法对系统模型和噪声模型精确建模导致Kalman滤波器精度较低或发散问题,本文将H∞滤波理论引入重力仪/INS组合导航系统。文中首先给出了最优H∞范数的计算方法,解决了过去根据经验或多次试验确定该值的问题。组合导航系统包含位置、速度和姿态9维状态误差,利用重力仪实测重力异常与INS指示位置地图重力异常值之差作为观测信息对系统进行H∞滤波。仿真实验表明,该方法可极大地改善组合导航系统的鲁棒性和可靠性,明显提高系统的导航精度,减小滤波系统的阶次,加快对系统状态的滤波估计,对工程实际应用具有重要意义。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(9)
针对目前水下地形辅助导航性能在单一算法下受多因素影响而无法得到最佳发挥的问题,采用双线性插值法制备了相应分辨率的水下数字地图,采用地形轮廓相关匹配(TERCOM)算法和基于直接概率准则的质点滤波(PMF)算法组成的组合匹配算法,较为全面地仿真分析了潜航器航速、测深误差、航向误差、航速误差、初始位置偏差和水下地形特征等诸多因素对导航性能的影响规律,对组合算法在复杂条件下的应用性能进行了剖析。仿真结果表明,在复杂条件下组合算法具有较强的稳定性和抗误差性,通过合理地选择应用参数,可有效降低匹配误差,提高导航性能,研究成果可为匹配算法在水下导航工程实践中的应用提供参考。 相似文献
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基于地形熵和ICCP算法的水下辅助导航组合方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于ICCP算法的水下地形辅助导航可以很好地弥补INS长期误差积累的缺点.但ICCP算法在INS初始误差较大情况下易发散,为解决这个问题,提出用地形熵和ICCP算法的组合方法,即先用地形熵算法做粗匹配来降低INS的初始误差,用ICCP算法进行精匹配得到最佳匹配位置,在粗匹配阶段采用动态门限法,在精匹配阶段引入滑动窗口,这样可提高组合算法的快速性.仿真结果表明,组合算法是正确的和有效的. 相似文献
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基于测量分量加权融合的GPS/SINS船舶组合导航算法 总被引:1,自引:1,他引:0
具有执行简便和高精度优点的测量值融合技术已经在船舶组合导航中得到了广泛应用.但由于船舶组合导航系统中各子系统通常提供的是不等同维的测量数据,加之传统测量值加权融合存在各传感器测量等同维数的约束,使得该类算法在船舶组合导航中的应用能力和使用范围受到了很大的限制.针对上述问题,以GPS和SINS组成的、具有不同维数测量的船舶组合导航系统为研究对象,提出了一种新的基于测量分量加权融合的船舶组合导航算法.该算法的基本思想是寻找一个变换矩阵将具有不等同维数的测量扩维成满状态维数的矩阵,然后考虑扩维后的噪声方差是奇异矩阵,从而采用测量分量对应加权进行融合.与传统的测量加权融合方法相比,该方法不仅具有更广的应用范围,而且保持了与传统的集中式扩维融合相同的高精度性能.算法的性能分析和计算机仿真证明了新算法的有效性和优越性. 相似文献