基于惯性导航/地磁的水下潜器组合导航定位方法

针对水下潜器长时间水下航行的隐蔽性且定位精度不高的问题,提出了一种基于惯性导航/地磁的组合导航系统。建立了惯性导航/地磁组合导航系统模型,并且利用卡尔曼滤波算法对系统进行滤波。最后通过仿真实验表明,该组合导航系统能够有效弥补单惯性导航系统精度发散的不足,提高了导航精度,实现了水下潜器的精确导航。     

卡尔曼/粒子滤波器在船用组合导航中的应用

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。     

联邦滤波器及其在船舶组合导航中的应用

介绍了联邦滤波器原理,设计了一个基于联邦滤波理论的船用组合导航系统.与传统的集中式滤波器相比,联邦滤波器结构简单,容易实现,并且容错性好,计算量少.仿真结果表明该滤波器能满足系统精度和容错性能的要求.     

导航定位中地磁测量误差补偿技术研究

高精度的地磁测量是地磁匹配定位中的关键技术,需要实时测量地磁场数据,为匹配定位算法提供依据,导航载体上钢铁构件组成的干扰磁场是地磁测量误差的主要来源。论文在分析地磁测量误差补偿模型的基础上,针对载体上多种钢铁构件组成的干扰磁场,提出了采用十二常系数补偿算法消除测量误差。利用实验数据,对误差补偿效果进行了对比分析,提出了解决措施,有效提高了地磁测量精度。     

基于快速卡尔曼滤波的SAS水下组合导航方法

合成孔径声呐(SAS)成像是基于匀速直线运动这一理想模型的,因此需要对其进行水下导航运动参数估计并确定出1条用于运动补偿的理想航迹。一般可以利用高精度的组合导航方法测量获得。文中研究了基于光纤陀螺惯导(Octans)和多普勒声速剖面仪(ADCP)等设备的SAS水下导航方法,建立组合导航系统的误差方程,并利用快速跟踪卡尔曼滤波技术进行了SAS的运动参数估计仿真。仿真结果表明,位置误差精度达到航程的0.24%,可作为SAS的水下导航方法。     

基于BP神经网络的舰船组合导航算法研究

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。     

组合导航中自适应算法的设计分析

随着海上交通运输的自动化、网络化,船舶的导航系统需要具备更加精确的位置导航和更加快速的数据传输。传统的单一导航模式如GPS导航等已经难以满足需求,组合导航系统成为了船舶工业领域的研究热点。本文研究的主要内容是船舶组合导航系统的数据分析,开发了一种基于卡尔曼滤波的自适应算法,具有一定的应用价值。     

卡尔曼滤波技术在潜艇组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是潜艇研究中所面临的主要难题之一。采用GPS辅助的INS/DVL组合导航是目前潜艇的主流导航模式。当前实现GPS/INS/DVL组合导航的技术主要有航迹推算和卡尔曼滤波。本文将卡尔曼滤波技术应用于潜艇组合导航,并把EKF与传统的DR方法进行了仿真比较研究。结果表明,EKF的估计精度较高。     

基于新型卡尔曼滤波器的组合导航系统

对SINS/DGPS/Magnetometer全组合导航系统进行分析,建立了相应的误差模型和系统观测模型,并提出了一种新的扩展卡尔曼滤波方法对其进行处理,仿真结果表明,该设计改善了系统性能,提高了导航定位的精度、可靠性。     

置信检验自适应联邦卡尔曼滤波及其水下机器人组合导航应用

[目的]为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波(CC-AFKF)框架.[方法]首先,将电子罗盘(EC)、全球定位系统(GPS)与惯性导航系统(INS)相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出...     

一种基于甚低频系统的舰船综合导航方法与仿真

介绍了阿尔法导航系统的特点,提出了一种基于阿尔法信息的舰船综合导航方法,具体阐述了卡尔曼滤波数学模型的建立和滤波实现,并利用M atlab软件进行了仿真和结果分析。     

GPS/INS松耦合组合导航的自适应卡尔曼滤波算法研究

  目的  为解决载体受到扰动时组合导航精度下降的问题,提出一种基于置信检验自适应联邦卡尔曼滤波（CC-AFKF）框架。  方法  首先,将电子罗盘（EC）、全球定位系统（GPS）与惯性导航系统（INS）相结合;其次,构建置信检验模型,有效滤除INS/GPS和INS/EC子系统中低置信度的量测值,保证量测值的准确性;最后,提出INS/GPS和INS/EC系统自适应调节因子策略,有效调整更新过程中系统噪声协方差。  结果  通过对具备INS/GPS/EC组合导航系统的水下机器人开展大量相关试验,结果表明,CC-AFKF算法相较于典型的卡尔曼滤波（KF）和联邦卡尔曼滤波（FKF）算法在位置和速度的融合精度上均能至少提高29%。  结论  研究成果可为松耦合组合导航系统的研究提供相应的方向和思路。     

低成本AHRS中Kalman滤波器的降维状态观测器设计

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。     

一种改进的卡尔曼滤波定位算法研究

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.     

Comparison of robust H<Subscript>∞</Subscript> filter and Kalman filter for initial alignment of inertial navigation system

There are many filtering methods that can be used for the initial alignment of an integrated inertial navigation system. This paper discussed the use of GPS, but focused on two kinds of filters for the initial alignment of an integrated strapdown inertial navigation system （SINS）. One method is based on the Kalman filter （KF）, and the other is based on the robust filter. Simulation results showed that the filter provides a quick transient response and a little more accurate estimate than KF, given substantial process noise or unknown noise statistics. So the robust filter is an effective and useful method for initial alignment of SINS. This research should make the use of SINS more popular, and is also a step for further research.     

基于海流数据库的Kalman滤波在水下导航中的应用

定位精度对载体至关重要.提高定位精度有2种方式:一是增加高精度导航设备;二是利用数据处理方法.水下载体缺乏高精度的导航设备,但其又需要在水下保持长时间的精确航行.通过建立高精度的海流数据库,然后利用数据融合算法对水下导航信息进行处理来获得高精度的位置信息,该数据融合算法实质是基于海流数据库的Kalman 滤波.通过大量的仿真实验和海试证明,该算法具有很强的实用性和有效性.