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本文介绍了导航系统完好性的定义．论述了天文导航的技术方案。提出把天文导航应用于星间链路定位的解算和导航星座自主完好性检测的技术方案中，讨论了合理的完好性检测门限。研究了反馈模型中卡尔曼滤波的使用，得出了结论。 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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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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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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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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基于卫星测高数据的重力匹配导航仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了重力匹配导航的研究背景和工作流程,设计了基于中国沿海实际重力异常数据的仿真试验模型.采用多模型自适应卡尔曼滤波与绝对平方差两种不同的算法,在两条具有不同重力异常变化的航行线路上进行了仿真试验,验证了重力异常匹配的技术可行性. 相似文献
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基于CORS技术对高精度的CORS系统导航进行探讨,提出以卡尔曼滤波来解决短时间GPS信号丢失情况下的导航定位问题,并推导相应的公式.以上海市CORS系统导航服务为例,经该算法计算得到的结果与实际情况基本一致,模型正确可靠. 相似文献
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根据区域卫星导航系统星座结构的特点,针对GEO星、IGSO星存在的轨道机动问题,以及星座建设阶段存在可用导航卫星少于4颗的情况,给出了一种综合利用接收机自主完好性故障检测排除算法、三星定位方法、病态数据处理方法的解决策略,可以提高区域卫星导航系统在一般导航应用中的有效性和连续性。实际算例结果表明了所提方法的可行性。 相似文献
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为提高整个二代导航卫星网络的抗毁性能,对其抗毁组网结构进行了研究。基于分群管理、链路冗余与修补方法,提出并设计分析了一种基于GEO星层、MEO星层以及地面节点联合组网的二代导航卫星网络组网结构,根据快照周期内位置固定的方法对星座中MEO星层进行分群管理,设计其群首的备份选择机制,以及群首MEO替代失效群管理者GEO机制,提高了星座网络的通信链路的抗毁性。通过分析二代导航卫星网络中数据传输过程与类型,设计网络结构中群内、星层以及整个二代导航星座的通信链路,特别是对星座中MEO星层的通信链路进行充分的冗余设计,启用视距范围内间隔失效卫星间次相邻卫星节点链路连接的链路设计,并同时提高了整个二代导航卫星网络的通信性能和通信容量,可以满足各种不同业务需求的数据包传输。 相似文献
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GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。 相似文献
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GPS车载导航的交互式多模型算法 总被引：1，自引：1，他引：0
王忠军 《测绘科学技术学报》2009,26(3)
GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差.针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中.通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦.仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优. 相似文献
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智能车辆技术已成为国家优先发展的高新技术,以智能车辆组合导航数据融合算法为研究背景,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理组合导航系统模型的非线性问题。在卡尔曼滤波过程中加入区间平滑技术,对既定区间的状态估计量进行平滑处理,校正滤波运算数据,提高非线性系统的导航精度。通过仿真实验验证了新算法能够较好地解决系统非线性问题,利用区间平滑技术得到更高精度的状态估计,提高导航精度,具有更好的鲁棒性。 相似文献