组合导航非等间隔联合滤波

组合导航系统中各种导航设备数据更新频率的不同会导致联合滤波算法无法在每个计算周期都融合局部滤波器的信息,从而导致信息丢失和引入人为误差。为此提出了一种可以最优融合不同测量周期信息的非等间隔联合滤波算法,并且给出了算法的最优性证明。这种算法通过设定不同的计算周期和融合周期,实现了非等间隔测量信息的最优融合。

考虑SAR图像导航量测特性的SAR/INS组合导航非线性滤波

SAR/INS组合导航系统中,当SAR量测输出时间间隔较长时,惯性导航得不到及时修正,系统将具有较强的非线性特性,导致常规卡尔曼滤波算法的精度受到影响甚至滤波发散.为了提高组合导航的精度,该文结合惯性导航系统的非线性模型,设计基于无迹卡尔曼滤波(UKF)解决非等间隔量测修正的SAR/INS组合导航非线性滤波算法,并通过协方差分析对比研究常规卡尔曼滤波和该文算法的性能.仿真结果验证了该文算法具有更高的精度.

异步联邦UKF的GNSS/SINS/摄影定位组合导航算法仿真

在飞行器进近过程中,为了提高组合系统的导航精度,针对传统联邦滤波器对非线性系统模型易导致滤波发散问题.分析了两种导航方式的优缺点,提出了基于卫星导航/惯性导航/摄影测量(GNSS/SINS/Photogrammetry)的组合导航联邦滤波算法,并推导了系统误差模型.该算法取长补短利用联邦无迹卡尔曼滤波器将GNSS定位和摄影定位、定姿精度高的优势对SINS进行在线误差估计.针对多传感器非等间隔数据采样问题,采用时间与量测更新分离的异步非等间隔联邦滤波算法进行信息融合,并对滤波器结构进行改进以减少算法复杂度.仿真实验证明基于联邦UKF的组合导航系统较传统联邦滤波算法位姿精度有明显的提高,且系统鲁棒性也有一定的增强.

SINS／GNSS／JTIDS紧耦合组合导航技术研究

采用紧耦合技术、非等间隔分散滤波等方法，设计完成SINS／GNSS／JTIDS组合导航系统信息融合算法，并在实验室条件下进行了仿真，结果表明系统的滤波算法可靠，导航精度高。