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针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,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。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。 相似文献
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为满足自主式水下航行器(AUV)应对水下复杂环境和水下高精度导航的需求,提出了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒计程仪(DVL)、磁罗经导航系统(MCP)和地形辅助导航系统(TAN)的水下组合导航系统方案,设计了一种基于BP神经网络的自适应滤波算法,建立了卡尔曼滤波器的线性滤波方程和导航传感器的量测方程,根据数学模型进行仿真实验。仿真结果表明,导航传感器和基于神经网络的自适应滤波技术的应用大大提高了AUV的导航精度和自适应能力。 相似文献
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舰船组合导航系统Kalman滤波的集中式融合与分布式融合方法存在滤波精度与计算性能、容错性不可兼顾的缺点.且船舶运动受海洋环境等的影响,其噪声基于白噪声建模过于理想化.针对上述问题,提出了舰船组合导航系统的顺序滤波融合算法.该算法的基本思想是采用一阶Markov过程建立舰船运动的噪声模型,并用状态扩维方法将状态方程转化为符合标准Kalman滤波的基本方程,然后每一时刻检查各导航子系统的有效性,对有效的导航子系统引入顺序滤波融合思想实现导航定位.与传统的顺序滤波融合算法相比,新算法在保留与集中式融合同样高的滤波精度、计算性能好的优点的基础上,新增了实用性强、容错性好的优点.理论分析和舰船SINS/GPS组合导航仿真结果表明了新算法的有效性和优越性. 相似文献
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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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自适应滤波在舰船组合导航系统中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
曾连荪 《华东船舶工业学院学报》1995,9(1):6-9
本文采用检测自适应滤波方法,研究了其在舰船组合导航系统随机数据处理中的应用,研究分析表明,采用自适应滤波处理舰船组合导航随机数据较采用卡尔曼滤波方法具有更好的稳定性,尤其在舰船机动航行时,效果更为明显。 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