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模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益.通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用.仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度. 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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自适应算法在单轴激光惯导初始对准中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的卡尔曼滤波在单轴旋转激光惯导动基座初始对准中当系统噪声和量测噪声未知时,会导致滤波精度下降甚至发散的问题,设计了简化Sage-Husa自适应滤波算法,建立了动基座条件下的单轴旋转激光捷联惯导的误差方程,利用设计的算法进行了仿真,结果表明在误差模型较大时,自适应滤波算法可以很好的提高滤波精度和稳定性。 相似文献
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研究状态空间模型描述的带乘性噪声广义系统,在加性噪声同时刻相关情形下的最优状态滤波算法以及观测噪声最优估计问题.在假设系统正则的情况下,针对乘性噪声为一般随机矩阵即各观测通道乘性噪声同时刻相关的情况,通过受限等价变换的方法,给出了线性最小方差意义下的系统状态滤波算法和观测噪声最优滤波算法.数字仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献