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GPS/SINS组合导航系统的观测模型直接关系着导航系统的精度。提出了一种基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合观测模型。分析了采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率两种观测模型对组合导航输出参数精度的影响。实测数据结果表明,采用双差伪距和采用双差伪距/伪距率作为观测值均能实现组合导航系统的收敛。引入双差伪距率观测值明显改善了系统的可观测性,不仅提高了组合导航中速度和姿态角的估计精度,也加快了速度误差和姿态角误差估计的收敛速度。 相似文献
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常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。 相似文献
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构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。 相似文献
4.
针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。 相似文献
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支持向量回归辅助的GPS/INS组合导航抗差自适应算法 总被引：1，自引：0，他引：1
卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明：该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。 相似文献
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对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。 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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针对GPS/INS紧耦合导航中GPS伪距观测值精度较低的问题,提出了一种多普勒平滑伪距在GPS/INS紧耦合导航的应用算法。首先给出了GPS/INS紧耦合导航详细的动力学模型和观测模型,在载波相位平滑伪距的基础上推导了多普勒平滑伪距的具体算法和方差-协方差计算公式,并引入遗传算法对平滑因子进行最优估计;然后利用实测数据验证了新算法的有效性。结果表明,平滑算法能够有效提高伪距观测值的精度,从而提高组合导航的定位精度,相对于载波相位平滑伪距,多普勒平滑伪距的精度略有提高,而且多普勒平滑伪距不受周跳的影响,算法的效率更高。与此同时,伪距观测值精度的提高使其与伪距率观测值精度相当,增强了滤波系统的稳定性。 相似文献
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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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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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本文针对智能手机内部天线构造、GNSS接收芯片等因素限制,手机原始观测值易受外部环境影响,观测噪声大,导致定位精度较差的问题,面向大众导航定位需求,以提高手机伪距单点定位精度为目标,在对手机载波观测值周跳探测的基础上,研究对比分析了基于载波、多普勒平滑下的伪距单点定位的性能。试验表明：载波平滑伪距和多普勒平滑伪距都可以有效提高定位精度,但多普勒平滑伪距具有更好的稳定性且定位精度更好,统计显示在东（E）、北（N）、高（U）3个方向的均方根值（RMS）分别提高了52%、62%、60%,平面精度优于1.5 m。 相似文献
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基于小波阈值消噪自适应滤波的GPS/INS组合导航 总被引：9，自引：2，他引：9
惯导系统中惯性元件误差是影响惯性导航及其组合导航精度的重要因素.在GPS/INS组合导航自适应滤波的基础之上,提出利用小波进行阈值消噪以提高组合导航精度.首先对惯性元件输出信号进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度以及不同尺度下对高频系数采取的相应措施.对噪声占主要成分的尺度将其高频系数全部置零,对噪声和有用信号共同占有的尺度将其高频系数作阈值处理.利用实测数据进行验证,结果表明这种方法能够有效地削弱惯性元件误差的影响,提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性. 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
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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