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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(3)
基于飞行器载体SINS姿态计算精度要求,提出了一种SINS(strap-down inertial navigation system)的球面径向容积卡尔曼(spherical-radial cubature Kalman filtering,SRC-KF)姿态确定算法。该算法把笛卡尔坐标系中状态向量变换到球坐标系中,通过Gauss-Hermite求积计算获得2n个球面径向容积点及其权值系数来逼近计算系统状态估计及其方差矩阵,其计算精度可达到三阶;采用四元数姿态建模方法构建新型SINS状态变量与噪声向量相关的姿态方程模型,利用伪观测向量构建观测噪声与四元数相关的观测方程模型,设计系统噪声方差分离计算算法进行系统噪声方差计算,引入拉格朗日乘子算法计算四元数估计均值,最后利用SINS/CCD姿态估计仿真系统开展的SINS的SRC-KF姿态模型算法进行仿真验证。通过与中心差滤波(CDKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法计算结果进行对比,可以看出SRC-KF算法具有计算精度高以及数值计算稳定等特点。 相似文献
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针对容积卡尔曼滤波(CKF)在递推过程中易出现状态协方差阵非正定性导致计算发散的现象,该文推导了一种基于奇异值分解的容积卡尔曼滤波算法(SVD-CKF)。该算法基于CKF的理论框架,采用奇异值分解代替标准CKF中的Cholesky分解,兼具奇异值分解算法的数值鲁棒性强和CKF精度高、实现简单等优点,解决了CKF在滤波过程中易出现状态协方差阵非正定性引起的计算发散的问题。同时推导了标准CKF、平方根CKF(SR-CKF)和SVD-CKF等不同滤波算法的具体形式,分析了上述不同CKF算法的特点。采用二维目标纯方位跟踪仿真实例与蒙特卡洛仿真试验对3种CKF算法的性能进行对比,结果表明:SVD-CKF算法性能优于标准CKF和平方根CKF算法。 相似文献
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针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。 相似文献
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强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。 相似文献
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由载波相位观测值直接解算姿态能实现观测及姿态约束信息的最优利用。本文推导了基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型,分别建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型;利用自适应抗差滤波估计姿态误差,借鉴分类自适应因子的思想,分别确定模糊度和姿态误差参数的自适应因子,其中姿态自适应因子由Ratio值构造的三段函数确定。自适应抗差滤波能够充分利用约束信息和历史信息,将其融合在浮点解计算过程中,极大提高模糊度浮点解精度及其协方差的结构,在此基础上使用整数最小二乘模糊度降相关平差法(least-squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)方法即能快速搜索出固定解,满足实时性需求。采用实测舰载GNSS 3天线测姿算例对方法进行了验证,结果表明,基于自适应抗差滤波的观测值直接定姿方法效率高、可靠性好。 相似文献
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抗差自适应滤波算法先求解状态参数抗差解,然后根据抗差解求出的自适应因子来调节动力学模型误差对状态估计的影响。本文针对模型信息不精确和存在观测粗差的情况,提出双自适应因子滤波的思想,采用两个自适应因子分别调节动力学模型信息不精确和观测模型误差对滤波估计的影响,推导出双自适应因子滤波公式,并参考单因子计算方法给出双因子计算公式,最后通过仿真试验比较了双自适应因子滤波算法和抗差自适应滤波算法。仿真结果表明,针对观测粗差,此算法基本能够达到正常观测所得到的状态估值。对于动力学模型短时间内出现的小范围异常误差,此算法可在一定程度上削弱模型不精确对估值的影响。 相似文献
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针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法。给出了由预测残差确定自适应因子的过程。利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高。 相似文献
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GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高. 相似文献
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卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。 相似文献
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探讨了非线性系统的滤波问题，提出了将采样型平方根滤波SR-UKF（square root unscented Kalmanfilter）用于星载GPS卫星实时定轨。在滤波过程中，以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算，有效地提高了滤波算法的计算效率和数值稳定性。实例计算结果表明，SR-UKF的性能要优于推广卡尔曼滤波（extended Kalmanfilter）和Unscented卡尔曼滤波（unscented Kalmanfilter）。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。 相似文献
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为满足深空探测器的精确定姿需求,提出了一种惯性测量单元(IMU)辅助的X射线脉冲星定姿方法。该方法用IMU的速率陀螺来估计航天器短时姿态,观测两颗或多颗脉冲星的X射线辐射信号,将拟合得到的观测矢量作为滤波器信息输入,利用这两种测姿手段在时间和空间上的互补特性,提供一种全天候、抗干扰性强的定姿方法。仿真结果表明,相比于EKF,基于UKF的俯仰、横滚和偏航三姿态角的测量精度可提高21.9%、21.1%和31.7%;与仅使用脉冲星或IMU的定姿方法相比,组合定姿方法的俯仰角估计精度分别提高了32.5%和77.6%。 相似文献
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针对实际环境中量测噪声易被野值污染而呈现非高斯分布,进而导致传统卡尔曼滤波(KF)算法性能降低的问题,提出了最大熵卡尔曼滤波(MCKF)算法. 该算法基于最大熵准则(MCC)和M估计的思想推导得到. 与KF相比,所提算法能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,与基于Huber函数的卡尔曼滤波(HKF)算法相比,其能够更有效地利用量测信息,因此所提算法相比于KF和HKF而言更加鲁棒. 在全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)的紧组合模式下进行车载实测实验,由于GNSS的伪距与伪距率等原始量测信息质量不佳,因此KF和HKF的性能均受到影响,而所提MCKF算法能够有效地抑制异常量测值的影响,能够更快地收敛且得到更高的估计精度. 相似文献
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Xiaoliang Wang 《GPS Solutions》2011,15(2):121-128
An improved adaptive Kalman filter algorithm is presented to model error and process noise uncertainty. The adaptive algorithm
for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix. The process noise is estimated
at each filter step by minimizing a criterion function, which was determined by measurement prediction. A recursive algorithm
is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in GPS
relative navigation for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations. Software simulation
results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive
algorithms. 相似文献
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全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。 相似文献
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设计一种组合GPS／速率陀螺定姿系统。系统以方向余弦矩阵表示姿态,建立GPS／速率陀螺组合状态模型和观测模型。结合kalman滤波算法,提出一种状态矩阵卡尔曼滤波（StateMatrixKalmanKilter,SMKF）姿态估计算法,并采用拉格朗日算法对姿态矩阵进行正交化约束。与传统的基于四元数的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法相比,基于方向余弦矩阵的姿态系统状态方程与测量方程均为线性方程,无需线性化处理,对初始姿态误差更具有较好的鲁棒性。数值仿真表明,该方法具有精度高和稳定性强等优点。 相似文献