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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在非高斯噪声或统计特性不准确时滤波精度会下降甚至发散等问题,提出了一种基于Huber-M估计的无迹卡尔曼滤波导航算法。首先采用奇异值分解(SVD)迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换;然后将Huber方法用于UKF框架中,使先验信息和量测信息进行重构;最终以达到克服传统UKF滤波器稳定性差的问题,提高滤波抗差能力。对提出算法进行GPS/UWB组合导航仿真验证,并与EKF和UKF进行了比较。实验结果表明,加入M估计的SVD-UKF在噪声统计特性不准确时和加入随机观测异常状态下都可以将滤波器性能提高25%～40%,与其他两种算法相比,本文所提算法的定位误差能快速收敛,并保持较高滤波精度。 相似文献
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全球定位系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)与惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)进行组合导航是实现自动驾驶的一种重要组合方式.针对动力学模型本身的非线性特点以及实际环境下存在观测粗差和系统状态异常的情况,提出将无迹Kalman(Unscented Kalman Filter,UKF)滤波方法与抗差自适应方法相结合,根据GNSS/INS组合模型的特点,通过边际无迹转换(Marginalised Unscented Transformation,MUT)的思想降低提出导航方法的计算量.实验结果表明,提出方法能够提高观测时段非同时存在观测异常与动态异常下导航定位的精度,验证了方法的有效性与可行性. 相似文献
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由于INS误差容易快速积累,所以在GPS/INS组合导航过程中依赖于GPS信号的稳定性,露天矿区GPS信号容易发生中断或遮挡,引起INS误差的快速增长,降低导航精度。在GPS/INS组合导航的基础上,提出了露天矿区里程计辅助的组合导航算法,修正了GPS信号中断过程中导航参数误差。介绍了里程计速度和位置的解算方法和传统的GPS/INS组合导航的动力学模型及观测模型,给出了里程计辅助GPS/INS组合导航算法的结构图,描述了里程计辅助的GPS/INS组合导航算法的详细过程,通过车载验证了算法的有效性。实验结果表明:GPS信号缺失的情况下,GPS/INS组合导航的误差快速积累,导航精度较低;通过引入里程计辅助组合导航,可以及时修正GPS信号中断阶段的导航参数误差,加入的里程计辅助的GPS/INS组合导航误差在NED三个方向的最大值分别为11.336 m、8.056 m和19.782 m,比无里程计辅助的误差(在NED三个方向的最大值分别为40.324m、38.776m和79.693m)有较大提高,数据解算满足导航要求。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
针对卫星导航信号不可用时引起组合导航性能降低问题,设计了适用于飞行器进近的卫星导航/捷联惯导/摄影定位(GNSS/SINS/Photogrammetry)组合系统。针对飞行器着陆时对系统位姿精度和自主性高的要求及其存在加减速、转弯等高动态的特性,以及采样点初始信息的不确定性导致UKF滤波器误差变大或者发散的问题,各子滤波器的状态估计采用改进的强跟踪无迹卡尔曼滤波(STUKF)方法。数字仿真表明,与传统UKF算法相比,改进的算法对载体的位姿估计精度更高,且只需一次UT变换,无需求解雅可比矩阵;计算复杂度降低对飞行器进近的过程有一定适应性。 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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扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式.但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高.Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响.基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能. 相似文献
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简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。 相似文献
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安全可靠的自主导航系统可提高卫星的在轨生存能力。文章研究了利用紫外敏感器测量得到的地心方向信息和星敏感器、红外地平仪获得的星光角距信息进行卫星轨道确定的自主组合导航方法。针对导航系统非线性的特点,采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)设计了相关的信息融合方案,并通过数学仿真对其有效性进行了分析和验证。仿真结果表明,该算法可进一步提高导航系统的精度和可靠性。 相似文献
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在GPS接收机产生机动时,运动模型的不匹配会给跟踪算法带来性能损失。本文提出一种机动检测、Unscented Kalman Filter(UKF)以及总体最小二乘(Total Least Square,TLS)相结合的解算方法用于接收机机动的GPS跟踪解算。首先,通过机动检测算法对目标的机动性进行判别,当目标机动较小时,利用UKF的最优检测性能进行跟踪,而当目标机动较大时,结合TLS的强跟踪性能,采用TLS和UKF联合进行跟踪。从而,在不增加方程维数的情况下,实现机动目标的实时、快速跟踪。仿真结果表明该方法对机动目标具有良好的跟踪性能。 相似文献
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首先介绍了伪卫星导航系统的观测方程和动力学模型方程。然后,分析了基于UT变换的UKF算法,针对该算法存在的问题,结合迭代滤波思想和抗差估计原理提出了一种新的抗差UKF算法。并与EKF和UKF算法进行了比较。计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且能够更有效地控制观测异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况。 相似文献
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针对一般的加性高斯白噪声系统,结合平方根无迹卡尔曼滤波和加性噪声无迹卡尔曼滤波的优点,提出了无须增广变量的加性高斯白噪声系统的平方根无迹卡尔曼滤波方法,并给出了其详细算法.该算法较传统方法具有较小的运算负担,较高的精度,并能有效克服滤波的发散.该方法应用于卫星导航系统动态多径估计问题,能够高效准确地得到直射信号与多径信号的各个参数的估计,从而抑制多径的影响.仿真试验表明,该方法在诸多方面改进了已有方法,是一种高效准确的非线性滤波方法. 相似文献
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研究了绕月卫星自主导航方法,提出了由星敏感器、紫外月球敏感器和测高仪组成的多源信息组合导航方案。将Unscented Kalman滤波(UKF)应用于非线性导航系统,采用信息融合技术设计了相关的联邦滤波算法,实现了系统的信息互补,完成了卫星轨道的最优估计。利用数学仿真对这种导航系统的有效性进行了验证,并与基于扩展Kal man滤波(EKF)的信息融合算法进行了比较。仿真结果表明,所提出的UKF融合算法具有良好的稳定性,可进一步提高导航系统的精度。 相似文献
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针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算量减少了62%。 相似文献
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在脉冲星导航中，角位置误差是主要的误差源之一。因此本文基于X射线脉冲星导航，提出了一种修正扩维无迹卡尔曼滤波（MASUKF）算法进行角位置误差的改进。MASUKF算法在原扩维无迹卡尔曼滤波（ASUKF）算法的基础上加入了Roamer延迟的高阶项，并将其作为误差项，将修改后的误差项代入状态方程与量测方程中，即可进行仿真分析。在仿真中，首先将ASUKF算法与UKF算法进行对比仿真模拟试验，结果显示ASUKF算法能显著地提高约45 m的定位精度，在X、Y、Z 3方向的速度误差估计精度约提高了20%；然后比较ASUKF与MASUKF算法，结果显示MASUKF算法较ASUKF算法的速度误差与位置误差的估计精度均提高2%以上。 相似文献
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无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
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ZHAO Dongming CAI Zhiwu 《地球空间信息科学学报》2006,9(4):269-272
IntroductionAs is well known,the Kal manfilter(KF) is al-ways usedto deal withthe system whose dynam-ics and observation models are linear , and theextended Kal manfilter(EKF) is the most widelyused esti mator for nonlinear systems . In theEKFthe kal man … 相似文献