基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。

GPS/INS组合导航系统半实物仿真研究

为了研究ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）／ＩＮＳ（ＩｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）组合导航系统的性能，利用跑车实验实时采集的惯性导航系统和ＧＰＳ的数据进行了测后仿真研究．分别进行了ＧＰＳ／ＩＮＳ位置、速度组合和伪距、伪距率组合仿真，仿真中组合Ｋａｌｍａｎ滤波器采用数值稳定性较好的ＵＤ分解算法．最后给出了纯惯导及组合后系统的位置、速度误差仿真曲线。

INS/GPS无线电近程导航系统

鉴于传统惯性导航和卫星导航的组合应用存在着一定局限,分析了飞机无线电近程导航系统校正和与INS/GPS的综合过程,探讨了无线电近程导航系统对INS/GPS综合校正应用过程中的一些技术问题,并提出了相应的解决措施。

INS/GPS组合导航系统的数据同步技术研究

指出在组合导航系统进行有效的信息融合之前,对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是非常重要的前提。对INS (惯性导航系统)和GPS构成的组合系统中的数据同步技术进行研究,提出了一种以GPS接收机输出的1PPS(每秒一个脉冲)作为参考时标,软硬件相结合的实时数据同步方法。实验结果表明:该方法能保证数据在融合点上准确同步。

卡尔曼滤波直接法在INS/GPS组合导航系统中的应用

结合 INS/GPS组合导航系统 ,讨论了卡尔曼滤波直接法的应用。仿真结果证明

INS/SAR/GPS组合导航系统中的分散估计融合算法

以 INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标 ,讨论了其分散估计融合算法及理论证明 ,给出一二级最优估计融合结构。仿真结果证明 :采用先分散处理 ,再全局融合的方法 ,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。

GPS/INS/TRN组合导航系统信息融合技术研究

本文提出了一种基于信息融合技术的巡航导弹组合导航系统方案，并对系统组合方式、以及相关的信息融合技术进行了初步讨论。基于信息融合的组合导航方案可以充分地利用各种导航传感器的信息，有效地提高导航系统的精度。同时，系统的重构能力保证了系统的可靠性。

GPS/INS组合导航系统设计及实现方案

将两种或多种导航系统 (或传感器 )组合起来成为一个综合系统 ,其导航性能比单一的系统好 ,因此组合导航系统目前已成为导航系统的发展方向之一。现代控制理论的成就 ,特别是最优估计理论的数据处理方法 ,为组合导航系统提供了理论基础。介绍了 GPS/ INS组合导航系统的经典组合方式和采用卡尔曼组合滤波器的组合方式。重点对采用卡尔曼滤波的软件组合方式进行分析和推导 ,将全组合滤波法和分布式组合滤波法进行了较全面的比较。

模糊逻辑自适应卡尔曼滤波技术在GPS/INS组合导航系统中的仿真研究

提出利用模糊逻辑自适应控制器 (FLAC)调整扩展卡尔曼滤波器 (KALMAN)的方法 ,该方法应用于GPS/INS信息融合。FLAC通过监视残差是否为零均值白噪音 ,然后根据模糊规则调整滤波器的指数加权 ,从而使滤波器不断执行最优估计。通过仿真与常规扩展卡尔曼滤波器相比较 ,其性能优于常规扩展卡尔曼滤波器。

GPS/INS组合导航系统的研究

讨论了飞机惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GPS)的利与弊以及卡尔曼滤波方法在组合定位中的应用情况,进一步提出了基于神经网络数据融合方法的GPS/INS组合导航系统。系统神经网络结构采用单隐层的三层神经网络,输入输出神经元数目是4个,基于256个训练样本由经验公式求得隐层神经元数目为8个,同时还建立了惯导系统的数学模型和数据融合的数学模型。给出了利用MATLAB编制的神经网络训练程序并对这一神经网络进行了训练和仿真。实验表明,组合导航系统经度误差可达9m,纬度误差可达8m,与单独GPS定位和INS定位相比精度得到了提高。

INS/GPS/CNS组合导航系统的自适应滤波技术研究

本文重点研究了状态与偏差解耦估计的自适应滤波算法在 INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用问题。由于组合导航系统模型参数往往与实际的物理过程具有一定的偏差 ,因此采用常规的卡尔曼滤波算法常会发生滤波发散现象。本文提出一种自适应滤波算法 ,并应用于组合导航系统。仿真结果表明 ,自适应滤波可以有效地抑制滤波发散 ,增强系统方案对环境的适应性 。

GPS/INS组合导航系统抗差滤波器设计

ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统抗差滤波器设计何秀凤陈永奇（香港理工大学土地测量与地理信息资讯学系，香港）ＤＥＳＩＧＮＯＦＭＩＮＩＭＡＸＲＯＢＵＳＴＫＡＬＭＡＮＦＩＬＴＥＲＦＯＲＡＮＩＮＴＥＧＲＡＴＥＤＧＰＳ／ＩＮＳＳＹＳＴＥＭ＊ＨｅＸｉｕｆｅｎｇ，Ｃｈｅ...

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂 ,给噪声统计特性的准确描述带来困难 ,这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析 ,在此基础上 ,给出了基于滤波收敛性判据 ,结合 Sage-Husa自适应滤波和强跟踪 Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以 GPS/ INS组合导航系统为例进行了计算机仿真 ,结果表明 :该算法可有效抑制滤波发散 。

一种具有鲁棒性的滤波算法在INS/GPS组合导航系统中的应用研究

研究了一种虚拟状态滤波算法与UD分解法相结合的方法,并将其应用于组合导航系统的导航参数估计过程中。仿真结果表明:虚拟状态滤波与UD分解法相结合的方法,可以有效地抑制滤波发散,增强系统对环境的适应性,大大提高组合导航系统的快速性。

基于GPS／INS与天线阵列的导航系统抗干扰设计与分析

详细分析了GPS/INS紧耦合模型的结构和数学模型,给出了相应的EKF算法。分析了单级MVDR(Minimun Variance Distortionless Response)波束形成技术的缺陷,建立了多级MVDR波束形成技术的设计模型。在此基础上,给出了基于GPS/INS与天线阵列相结合的导航系统抗干扰设计模型。最后对该系统的输出载波噪声比和位置误差进行了仿真分析,结果表明,单级波束形成技术由于受到自由度的限制,在多干扰存在情况下产生较大的距离误差,而多级波束形成技术可以有效抑制多干扰信号存在的影响,保证导航系统的可靠工作。

INS／GPS／CNS组合导航系统

─—本文为面向二十一世纪航行技术的发展提出了一种新型而实用的惯性／ＧＰＳ／天文组合导航方案。文中分别建立了目前在航海、航空、航天领域中最为通用的ＩＮＳ／ＣＮＳ及ＩＮＳ／ＧＰＳ两种组合系统的数学模型；详细论述了ＩＮＳ／ＣＮＳ及ＩＮＳ／ＧＰＳ组系统方案的优缺点。本文提出的ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合导航系统是一种具有高精度的定位，测速及姿态的全参数导航系统，具有重要的学术意义和实用价值。

基于变长扫描模型的故障检测方法及其在GPS/INS组合导航系统中的应用

提出了一种基于变长扫描模型的故障检测方法.该方法对待检测的时间序列数据进行差减操作求得相应的差减序列.由于跳跃点会影响两个相邻差减序列的统计特性,因此通过当前差减序列来估计即将来临的下一时刻的取值区间,进而判断下一时刻是否是跳跃点,从而实现故障检测.考虑算法的时间复杂度,设计了扫描窗口的变长机制,以在检测精度和检测速度上寻求平衡.通过仿真实验讨论了置信度和扫描窗口长度的取值问题.最后将该故障检测算法应用到GPS/INS组合导航系统中.试验表明,该故障诊断方法能够有效地检测出数据中的跳跃点,提高了滤波器的精度.

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用(英文)

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C++编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS/INS组合导航系统的滤波算法误差较大,在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上,给出了卡尔曼滤波的本质,提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS/INS组合导航系统为例进行了仿真,结果表明该方法既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。