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单天线GPS/INS经典组合模型存在的明显不足是：由于状态参数不仅包含INS的位置、速度误差,而且还包含INS的姿态误差和元件误差,存在观测信息不足,间接可测参数难以准确估计。在深入分析常用GPS/INS组合模型及滤波算法中参数估值的特性基础上,提出从两方面改善这类滤波结果：①在运动条件下的组合观测模型中附加GPS单天线测方位角约束,建立观测值与间接可测参数之间的联系;②将选权自适应卡尔曼滤波方法拓展到GPS/INS滤波中,以提高参数估计的精确性。通过对滤波结果的增益阵、位置差、速度差及姿态估计结果的分析可知,该方法的滤波结果更趋准确、合理。 相似文献
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卡尔曼滤波在各种动态数据处理中应用广泛,为了使滤波结果更加接近实际情况,在经典卡尔曼滤波的基础上,提出均方误差作为评价标准的卡尔曼滤波实用算法。通过经典卡尔曼滤波和该算法对数据处理结果的分析,表明该算法的滤波结果更加有效。 相似文献
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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性。而采样卡尔曼滤波(UKF)通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛。利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计。在分析IUKF性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较。结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定。 相似文献
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提出一种联合式非线性预测滤波算法,解决该系统在姿态动力学模型误差非高斯分布条件下的多敏感器信息融合问题。从算法结构和估计准则两个方面证明非线性预测滤波(NPF)与Kalman滤波的等效性,分析联合式NPF的算法流程,讨论模型误差方差矩阵的计算方法,给出加权系数矩阵的设计准则;介绍星敏感器和全球卫星导航系统(GNSS)的定姿原理,推导星敏感器/GNSS组合姿态确定系统的联合式NPF滤波模型,分析系统的算法实现流程;进行数值仿真试验,结果表明联合式NPF算法融合NPF与联邦滤波的优良品质,可有效解决姿态动力学模型误差非高斯分布条件下无陀螺姿态确定系统的多敏感器信息融合问题。 相似文献
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由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。 相似文献
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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定. 相似文献
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在吸收Sage-Husa滤波和无迹卡尔曼滤波优点的基础上,利用随机加权估计算法将传统的定义在线性系统上的Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统中,提出一种非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法。该算法首先利用Sage滤波的开窗平滑方法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵;然后用随机加权自适应因子对观测残差和预测残差进行调节;最后对状态预报向量的协方差矩阵进行自适应随机加权估计,以控制观测残差和预测残差对导航精度的影响。计算结果表明,提出的非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法,滤波精度明显优于无迹卡尔曼滤波和自适应无迹卡尔曼滤波算法,能够提高组合导航的解算精度。 相似文献
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传统G PS单历元姿态解算中存在没有利用历元间的相互关系以及不能有效抵制粗差影响等问题,而Kalman滤波则可一定程度上解决这些问题。结合稳健估计理论对GPS单历元姿态解算提出了一种改进的Kalman稳健估计算法,通过实验及与传统的最小二乘解算方法相比较,该算法能够较好地消除历元间计算结果中出现的跳变值,使得解算结果更稳健。 相似文献
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本文提出一种顾及模型误差的卡尔曼滤波相位解缠算法,该算法在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入一与误差因素有关的控制变量,对相位误差进行补偿,通过在解缠过程中将卡尔曼滤波增益限制在一定范围内,把误差阻遏在相当小的区域,最后对解缠相位进行卡尔曼滤波平滑操作,减少了误差的传播。分别采用仿真数据和真实InSAR数据进行实验,并与原卡尔曼滤波相位解缠结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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针对机器人利用单一位姿估计方法累积误差大、精度低的问题,本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和基于点线的最近点迭代扫描匹配算法(PL-ICP)的机器人位姿自适应估计方法。为了减少轮式里程计造成的累积误差,利用Mahony算法对陀螺仪和加速度计进行姿态解算,进而基于扩展卡尔曼滤波融合轮式里程计初步估计机器人位姿;为了减少轮子变形、打滑等对机器人位姿的影响,利用PL-ICP点云匹配算法构建单线激光里程计,对机器人位姿再次进行估计;为了提高位姿估计的准确度,提出了一种基于两种位姿总均方差和前后时刻位姿误差构建累积误差的自适应修正算法,通过分析两种位姿总均方差及前后时刻位姿误差,得到全局最优权重因子和局部动态权重因子,实现累积误差修正因子的自适应调整,得到机器人更精确的位姿估计。试验结果表明,该方法可对机器人的位姿累积误差进行修正,显著提高机器人的位姿估计精度。 相似文献
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惯性导航系统可以短期内提供连续的高精度信息，但是误差会随时间增大，不能长期独立工作。而在大型仓库、地下停车场等室内卫星信号薄弱的场景中，传统的惯导+卫星组合方法也不再适用。针对该问题，本文提出了一种视觉与惯导组合定位的方法。本文研究的惯导+视觉组合的定位方法中，采用基于合作目标的单目视觉定位方法对惯导误差进行修正。对于惯导误差的修正方法，本文利用视觉定位的位姿信息建立量测方程，进行卡尔曼滤波，并选取合适的试验设备，通过实际试验对比验证了该算法对惯导系统误差的修正具有良好的效果。 相似文献
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针对超宽带室内定位系统中的标准偏差和非视距误差问题,该文设计了一种基于改进卡尔曼滤波动态定位方法。该方法首先针对双向到达时间测距信息进行标定,利用线性拟合剔除测距信息中的标准偏差,针对超宽带平面定位系统中的非线性量测方程推导得到线性化的量测方程,将改正后的测距信息作为改进卡尔曼滤波量测信息,通过设定阈值调整卡尔曼滤波增益,从而剔除非视距误差。实验结果表明,该方法能有效抑制标准偏差和非视距误差的影响,视距环境下能达到厘米级精度,非视距环境下亚分米级精度,实现室内环境下的高精度动态定位。 相似文献
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针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
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针对室内环境下UWB TW-TOA测距精度受标准时间偏差和NLOS误差影响明显的问题,采用4阶多项式拟合模型对标准时间偏差进行标定,设计了一种新的基于偏移卡尔曼滤波的NLOS误差鉴别与抑制方法。该方法将测距残差与卡尔曼滤波结合,鉴别出NLOS误差,并将残差值加入到卡尔曼滤波的迭代中,修正卡尔曼滤波的异常值,得到消除NLOS的测量值。利用实测试验对以上算法进行验证,结果表明经过标准时间偏差标定及NLOS误差的鉴别与抑制后,在LOS环境下,UWB TW-TOA测距精度可达到毫米级;在NLOS环境下,测距精度可由原来的0.5m缩小至0.2m,证明了本文方法的正确性和可行性。 相似文献