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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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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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神经网络辅助的GPS/INS组合导航故障检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对GPS/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故障的情形,提出一种神经网络辅助的组合导航故障检测算法。该算法克服了基于模型的故障检测算法受模型误差影响的局限性;能够自动地对观测信息进行故障的检测、定位和剔除;能够基于故障检测后可靠的观测信息进一步调整动力学模型信息对导航解的贡献;能够在GPS失锁时,较好地进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明该算法能够很好地从模型误差中分离出观测信息含有的故障信息,降低了故障检测算法存在的虚警率,避免故障信息对导航解的影响;且GPS失锁时,神经网络的预报输出在一定程度上能够进一步提高导航解的精度。 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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一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法 总被引：1，自引：1，他引：1
为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。 相似文献
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基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了GNSS/INS紧组合导航的抗差EKF算法,采用21状态GNSS/INS紧组合状态方程,根据多余观测分量及预测残差统计构造抗差等价增益矩阵,建立抗差EKF算法,通过迭代给出GNSS/INS组合导航的抗差解,并开发GNSS/INS紧组合导航模拟平台,通过对观测值加入单粗差、多粗差及缓慢增长三类误差,测试本文算法对不同粗差的抑制能力。分析表明,抗差EKF可以将三类粗差抑制在相应观测值的残差中,达到削弱其对状态参数估计的影响。本文算例证明,抗差EKF算法可将导航解的误差精度从dm级提高为cm级甚至mm级,导航精度及可靠性得到明显提高。 相似文献
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针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法。该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正。结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率。 相似文献
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一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
当GPS观测可用时,如何提高组合导航的可靠性、连续性以及导航精度是组合导航重要的研究主题。针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正不精确的缺点,本文从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍了紧组合Kalman滤波的过程,然后给出了两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行了分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比较于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波能够控制动态扰动异常和观测异常的影响;导航精度不会随着组合周期的增长、INS惯性元件误差的增大而降低;在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,提高姿态角精度。 相似文献
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针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度. 该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求. 通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算法仿真、以及改进的Sage-Husa自适应滤波算法仿真,并对相关结果进行比较验证. 仿真结果表明,改进Sage-Husa自适应滤波可以提高滤波的自适应性,降低组合导航系统定位误差,取得较好的效果. 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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针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。 相似文献
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动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法,在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值. 相似文献
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基于Kalman滤波的动力学模型误差估计算法 总被引：1，自引：1，他引：0
本文分析介绍了模型误差对滤波解和预报残差影响的表达式.随后,针对GPS/INS松组合导航系统观测信息无冗余的情况,给出了基于Kalman滤波的动力学模型误差估计算法.最后利用一个车载实测数据证明了算法的有效性. 相似文献