基于SUT-EKF的DGPS/DR 组合定位算法

针对基于DGPS/DR的移动机器人组合定位问题,采用一种尺度无迹变换扩展卡尔曼滤波(SUT-EKF)算法,由于组合定位系统中的状态方程是非线性的,并且观测方程是线性的特点,将SUT预测移动机器人位姿,利用EKF融合最新观测值更新机器人位姿,该算法在状态预测阶段避免了计算Jacobian矩阵,从而有效地减小了线性化对非线性系统误差的影响。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波精度和稳定性,为实现DGPS/DR组合定位系统提供了一种有效可靠的途径。     

Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波及其在导航中的应用

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。     

自适应抗差KF-UKF的超宽带导航定位方法

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。     

鲁棒无迹卡尔曼滤波组合导航定位方法

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。     

平方根 UKF及其在 GNSS多径估计中的应用

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.     

结合扩展卡尔曼滤波与基于点线的最近点迭代扫描匹配算法的机器人位姿自适应估计

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。     

SINS的SRC-KF姿态估计算法

基于飞行器载体SINS姿态计算精度要求,提出了一种SINS(strap-down inertial navigation system)的球面径向容积卡尔曼(spherical-radial cubature Kalman filtering,SRC-KF)姿态确定算法。该算法把笛卡尔坐标系中状态向量变换到球坐标系中,通过Gauss-Hermite求积计算获得2n个球面径向容积点及其权值系数来逼近计算系统状态估计及其方差矩阵,其计算精度可达到三阶;采用四元数姿态建模方法构建新型SINS状态变量与噪声向量相关的姿态方程模型,利用伪观测向量构建观测噪声与四元数相关的观测方程模型,设计系统噪声方差分离计算算法进行系统噪声方差计算,引入拉格朗日乘子算法计算四元数估计均值,最后利用SINS/CCD姿态估计仿真系统开展的SINS的SRC-KF姿态模型算法进行仿真验证。通过与中心差滤波(CDKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)算法计算结果进行对比,可以看出SRC-KF算法具有计算精度高以及数值计算稳定等特点。     

本质矩阵优化分解的相对位姿估计

针对从影像恢复摄像机相对位姿的问题,提出了一种基于李群表示的本质矩阵快速分解的位姿估计算法。通过加权最小二乘方法优化了本质矩阵;利用本质矩阵和平移向量的关系求出了平移向量;由本质矩阵和位姿参数的等式关系建立目标函数,基于姿态的李群表示推导了旋转矩阵迭代估计过程;优化了唯一解确定的约束条件,避免了特征点的三维重建。仿真实验和真实图像实验表明提出的算法精度和鲁棒性均优于传统算法,算法效率得到明显提高。提出的算法避免了矩阵奇异值分解运算和大量的矩阵计算,而且只需对两组解进行唯一解确定,能够实现相对位姿的快速高精度估计。     

基于单位四元数矩阵实表示的坐标转换算法研究

四元数法可用于大角度的空间三维坐标转换,但其理论较复杂,计算及证明不便。借助四元数的矩阵实表示,可以将四元数域上的运算转化为实数域上向量和矩阵的运算。针对大角度空间三维坐标转换问题,构造了四元数优化函数,然后基于单位四元数矩阵实表示的方式将四元数问题的求解转换成矩阵问题的求解,并给出了利用单位四元数进行空间三维坐标转换两种算法的详细证明。经过算例分析表明,两种算法解算结果和奇异值分解算法一致,验证了算法的正确性和有效性,且两种算法只需进行矩阵的特征值分解,无须线性化,计算简便,便于编程,适用于大角度坐标转换问题的求解。     

基于状态矩阵卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

设计一种组合GPS／速率陀螺定姿系统。系统以方向余弦矩阵表示姿态,建立GPS／速率陀螺组合状态模型和观测模型。结合kalman滤波算法,提出一种状态矩阵卡尔曼滤波（StateMatrixKalmanKilter,SMKF）姿态估计算法,并采用拉格朗日算法对姿态矩阵进行正交化约束。与传统的基于四元数的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法相比,基于方向余弦矩阵的姿态系统状态方程与测量方程均为线性方程,无需线性化处理,对初始姿态误差更具有较好的鲁棒性。数值仿真表明,该方法具有精度高和稳定性强等优点。     

一种采样型平方根滤波及其应用

探讨了非线性系统的滤波问题，提出了将采样型平方根滤波SR-UKF（square root unscented Kalmanfilter）用于星载GPS卫星实时定轨。在滤波过程中，以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算，有效地提高了滤波算法的计算效率和数值稳定性。实例计算结果表明，SR-UKF的性能要优于推广卡尔曼滤波（extended Kalmanfilter）和Unscented卡尔曼滤波（unscented Kalmanfilter）。     

Application of unscented Kalman filter in satellite orbit simulation

A new estimate method is proposed, which takes advantage of the unscented transform method, thus the true mean and covariance are approximated more accurately. The new method can be applied to nonlinear systems without the linearization process necessary for the EKF, and it does not demand a Gaussian distribution of noise and what's more, its ease of implementation and more accurate estimation features enables it to demonstrate its good performance in the experiment of satellite orbit simulation. Numerical experiments show that the application of the unscented Kalman filter is more effective than the EKF.     

Hybrid derivative-free extended Kalman filter for unknown lever arm estimation in tightly coupled DGPS/INS integration

Differential carrier phase observations from GPS (Global Positioning System) integrated with high-rate sensor measurements, such as those from an inertial navigation system (INS) or an inertial measurement unit (IMU), in a tightly coupled approach can guarantee continuous and precise geo-location information by bridging short outages in GPS and providing a solution even when less than four satellites are visible. However, to be efficient, the integration requires precise knowledge of the lever arm, i.e. the position vector of the GPS antenna relative to the IMU. A previously determined lever arm by direct measurement is not always available in real applications; therefore, an efficient automatic estimation method can be very useful. We propose a new hybrid derivative-free extended Kalman filter for the estimation of the unknown lever arm in tightly coupled GPS/INS integration. The new approach takes advantage of both the linear time propagation of the Kalman filter and the nonlinear measurement propagation of the derivative-free extended Kalman filter. Compared to the unscented Kalman filter, which in recent years is typically used as a superior alternative to the extended Kalman filter for nonlinear estimation, the virtue of the new Kalman filter is equal estimation accuracy at a significantly reduced computational burden. The performance of the new lever arm estimation method is assessed with simulated and real data. Simulations show that the proposed technique can estimate the unknown lever arm correctly provided that maneuvers with attitude changes are performed during initialization. Field test results confirm the effectiveness of the new method.     

一种新的综合Kalman滤波及其在星载GPS 低轨卫星定轨中的应用

针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时，由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷，提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差；用UD分解算法克服了数值的不稳定性，改进了计算精度；用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明，这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。     

基于矩阵优化技术的RTK定位耗时改进方法

差分卫星导航实时动态(RTK)定位的计算耗时主要取决于定位程序中的卡尔曼滤波实现.卡尔曼滤波实现中有大量的矩阵运算,因此,矩阵的优化技术有可能成为降低RTK计算耗时的有效手段.基于RTK定位算法中卡尔曼状态转移矩阵的特殊性,对卡尔曼的状态变量预测以及状态变量的协方差矩阵预测进行了改进.运动平台实测结果表明,矩阵优化后的RTK定位耗时较优化前减少至1/7倍左右.      

Application of unscented Kalman filter in satellite orbit simulation

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 …     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

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。     

北斗/惯导的快速混合高斯UKF算法

为进一步改善北斗/惯导中无迹卡尔曼滤波的精度,针对导航系统中噪声随机模型本质上的非高斯分布特性,结合有限高斯概率分布可近似任意概率密度函数的理论,以混合高斯UKF滤波为框架,提出了一种快速混合高斯UKF算法。该算法使用奇异值分解替代无迹变换产生采样点中的协方差平方根计算,和迭代中构造有限分量混合高斯模型二次近似后验二阶矩减少子滤波器数量的思路,改善了传统算法子滤波器数量随迭代次数成指数变化而增加计算成本的状况,一定程度上提高了计算的实时性。通过对北斗/惯导紧耦合系统的数据仿真实验,结果分析表明:相对于传统算法,本文提出的新算法在保证滤波精度的同时,计算量较低、实时性较好,适合于处理非高斯非线性北斗/惯导组合导航定位的滤波计算问题。