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《测绘科学技术学报》2018,(4)
针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方差;然后再采用稀疏网格和高斯-厄米特数值积分理论配置多维积分点,优化了高维滤波的计算量。仿真结果表明:在非高斯噪声环境和载体发生稳态突变情况下,GMQKF算法较传统QKF减少了对随机模型的依赖,增加了系统抗干扰能力,提高了稳定性,将其用于非高斯非线性姿态估计场合可以获得更好的精度,且计算量适中。 相似文献
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在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型（coordinated turn,CT）转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。 相似文献
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GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。 相似文献
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为进一步改善北斗/惯导中无迹卡尔曼滤波的精度,针对导航系统中噪声随机模型本质上的非高斯分布特性,结合有限高斯概率分布可近似任意概率密度函数的理论,以混合高斯UKF滤波为框架,提出了一种快速混合高斯UKF算法。该算法使用奇异值分解替代无迹变换产生采样点中的协方差平方根计算,和迭代中构造有限分量混合高斯模型二次近似后验二阶矩减少子滤波器数量的思路,改善了传统算法子滤波器数量随迭代次数成指数变化而增加计算成本的状况,一定程度上提高了计算的实时性。通过对北斗/惯导紧耦合系统的数据仿真实验,结果分析表明:相对于传统算法,本文提出的新算法在保证滤波精度的同时,计算量较低、实时性较好,适合于处理非高斯非线性北斗/惯导组合导航定位的滤波计算问题。 相似文献
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贾明海 《武汉大学学报(信息科学版)》1989,(2)
根据随机介质理论可以导出开采引起的地表动态变形表达式。本文利用该式建立了适合动态数据处理的两种滤波模型,并把变形表达式中各参数扩充为滤波模型中的状态向量同时进行估计。两种模型的动态预报精度均高于传统方法,其中自适应模型更能明显改善预报精度。 相似文献
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多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。 相似文献
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自适应抗差联邦滤波算法 总被引：3，自引：2，他引：3
简要介绍了抗差估计理论；在顾及扰动异常的情况下，把自适应抗差Kalman滤波应用到联邦滤波上，对联邦滤波进行了改进，提出了一种自适应抗差联邦滤波算法。由计算结果可知，自适应抗差联邦滤波能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响，较好地提高导航解的精度。 相似文献
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神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法 总被引：11，自引：2，他引：9
首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法。最后,利用实测数据进行验证。结果表明,改进的神经网络算法明显提高网络收敛速度;两种自适应滤波算法相对标准组合导航算法都能够可靠地反映载体运动轨迹;神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法相对GPS/INS组合导航自适应滤波算法在精度和可靠性方面又有明显提高。 相似文献
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针对水下载体动态导航定位中状态方程和观测方程噪声增加引起的卡尔曼滤波发散问题,提出了一种以高斯混合模型为框架,基于信息熵计算导航融合权重的新方法。首先给出了水下组合导航系统的整体结构和各子滤波器的状态方程以及观测方程;然后研究了各子滤波器输出信息熵值的计算方法,并且定义了熵积的概念用于计算高斯混合模型中各分量的权重;最后总结出了用于水下载体导航信息融合的熵权高斯混合模型滤波算法的计算流程。仿真实验表明,相比于传统的加权卡尔曼滤波算法,新方法的计算精度更高,对噪声引起滤波发散的抑制能力也更强。 相似文献
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为实现利用地磁梯度数据的惯性/地磁梯度辅助导航,给出移相 二维余弦变换时域微分公式,推导出全张量地磁梯度计算公式,实现了高精度地磁梯度导航基准图的构建。并将改进的粒子滤波算法应用于地磁梯度辅助导航系统中,能很好地抑制纯惯性导航系统随时间累积的误差。通过仿真实验分析,验证地磁梯度数据计算方法以及辅助导航滤波算法的有效性和鲁棒性,地磁梯度辅助导航系统的定位精度在100 m以内 相似文献
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自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。 相似文献
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Adaptive estimation of multiple fading factors in Kalman filter for navigation applications 总被引：2，自引：1，他引：1
Kalman filter is the most frequently used algorithm in navigation applications. A conventional Kalman filter (CKF) assumes
that the statistics of the system noise are given. As long as the noise characteristics are correctly known, the filter will
produce optimal estimates for system states. However, the system noise characteristics are not always exactly known, leading
to degradation in filter performance. Under some extreme conditions, incorrectly specified system noise characteristics may
even cause instability and divergence. Many researchers have proposed to introduce a fading factor into the Kalman filtering
to keep the filter stable. Accordingly various adaptive Kalman filters are developed to estimate the fading factor. However,
the estimation of multiple fading factors is a very complicated, and yet still open problem. A new approach to adaptive estimation
of multiple fading factors in the Kalman filter for navigation applications is presented in this paper. The proposed approach
is based on the assumption that, under optimal estimation conditions, the residuals of the Kalman filter are Gaussian white
noises with a zero mean. The fading factors are computed and then applied to the predicted covariance matrix, along with the
statistical evaluation of the filter residuals using a Chi-square test. The approach is tested using both GPS standalone and
integrated GPS/INS navigation systems. The results show that the proposed approach can significantly improve the filter performance
and has the ability to restrain the filtering divergence even when system noise attributes are inaccurate. 相似文献
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针对卫星导航系统和惯性导航系统(INS)的不同特性,提出了一种GPS/GLONASS/INS数据融合算法。采用差分自适应检测算法、改进码平均相位算法以及位置联合解算方法实现了GPS/GLONASS数据融合,借助于改进的粒子滤波器、INS误差模型建立系统状态方程和观测方程,完成GPS/GLONASS系统速度值和INS系统速度值数据融合,提高组合导航系统精度和可靠性。使用真实数据对数据融合算法性能进行仿真分析,结果表明所设计算法是有效的,能够处理非线性非高斯条件下的滤波估计,提高滤波精度和系统可靠性。 相似文献