引入系统不确定度的模糊IAE-UKF组合导航

针对车载卫星与惯性器件的组合导航系统不确定性对导航精度影响较大的问题,依据滤波新息估计量的统计特性与模糊度隶属度函数的控制特性,设计滤波方法实现对组合导航误差的抑制。考虑系统先验知识难以准确获取,首先采用新息自适应估计(Innovation Adaptive Estimation,IAE)方法对当前量测噪声方差进行在线调整;其次根据新息确定量化参数,引入平滑加权残差平方思想(Smoothed Weighted Residual Squared,SWRS)给出表示系统不确定度的权值函数,结合定义的系统不确定度构建模糊隶属度函数;最后将两种改进方法嵌入到无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Fil⁃ter,UKF)框架中,对系统噪声方差予以自适应调整,形成适用于处理低成本组合导航系统的模糊IAE-UKF滤波器。设计车载组合导航测试,取不同算法下的组合位置、组合速度进行精度比较。结果表明本文组合导航算法的位置精度及速度精度均得到明显改善,实现了对组合导航误差的抑制,是一种可有效克服系统模型难以准确建立问题的滤波器。

一种新的SINS/GPS组合导航建模与滤波

针对复杂环境条件下弹道导弹SINS/GPS组合制导过程中GPS量测噪声强度不稳定的问题,综合考虑陀螺快变漂移、慢变漂移、数字平台失准角等因素,重点建立了弹道导弹SINS的误差模型;设计了一种基于新息自适应滤波算法,以减小GPS噪声统计模型误差造成的滤波误差。采用基于新息自适应估计卡尔曼滤波(AKF)进行数据融合,对比标准卡尔曼滤波(SKF)的仿真结果,证明在GPS噪声强度变化时,AKF比SKF有更高的滤波精度和更强的鲁棒性。

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.