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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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针对SINS/GPS组合导航系统的特点,建立了系统的非线性误差模型。根据系统状态方程为非线性而观测方程为线性的特点,将一种简化的UKF方法(Rao-Blackwellisation Additive Unscented Kalman Filter,RBAUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中,RBAUKF采用较少的采样点数目和简化的更新算法,降低了计算复杂度。最后,在机动条件下,进行了SINS/GPS组合导航实验仿真。仿真结果表明,RBAUKF相比EKF具有更高的滤波精度,更适合在SINS/GPS组合导航系统中应用。 相似文献
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SINS/GPS组合导航是现代导航的发展趋势,针对采用GPS输出量的不同,对两种组合方式进行详细的研究.论文建立了松组合与紧组合的数学模型,采用遗忘因子估计的卡尔曼滤波算法提高系统的可观测度和鲁棒性,对于紧组合方式通过增加运动约束的方法提高其可观测度,经过滤波调谐,在仿真模式下进行实验.并得到松组合下系统水平姿态精度优于0.09°,方位姿态精度优于0.23°,水平位置误差小于4m,紧组合下系统水平姿态精度优于0.03°,方位姿态精度优于0.09x(n),水平位置误差小于2m的实验结果.通过SINS/GPS组合导航仿真实验结果验证,表明了SINS/GPS紧组合方式的精度确实要高于松组合方式. 相似文献
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组合导航是导航领域中一个重要的研究领域和应用方向。传统的基于惯导误差模型的组合导航模式,因模型在建立过程存在各种近似计算,这必然使得建立的模型中引入诸多近似误差和模型误差,因此,其信息融合的估计精度下降。论文基于USQUE计算流程,提出一种四元数容积卡尔曼滤波算法,并将该算法应用于SINS/GPS位置松组合导航问题当中,仿真结果验证该算法的有效性并且具有较高的估计精度。 相似文献
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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。 相似文献
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多普勒计程仪(DVL)在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR回归方法,对DVL的数据进行预测。根据水下机器人的速度变化率和加速度变化率调节训练集大小。把捷联惯导(SINS)的东向和北向速度作为输入,DVL东向和北向速度作为输出对模型进行训练。根据SINS的数据输出频率,选取合适的预测数据输出频率进行仿真。仿真发现算法有效地提高了SINS/DVL组合导航的精度,并在DVL数据无效时,有效地抑制误差,提高导航系统的稳定性。 相似文献
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针对舰船导航的特点设计了基于MEMS的GPS/SINS舰船组合导航系统,整套系统由GPS卫星导航系统和SINS捷联惯导系统两部分组成;着重介绍了MEMS和组合导航技术以及该设计系统的组成原理和应用前景,并对设计中的关键技术作出详细说明。 相似文献