改进的UKF在GPS/INS组合导航中的应用

在GPS/INS组合导航中,传统UKF(Unscented Kalman Filter)计算量大,无法满足实时性要求。而且当动力学模型受到异常扰动误差影响时,其精度与稳定性易受到影响。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高精度;通过自适应调整过程噪声以降低动态异常扰动误差对UKF精度与稳定性的影响。由此提出了一种改进UKF算法,用于GPS/INS组合导航。仿真实验结果表明,改进UKF算法用于GPS/INS组合导航的精度要优于UKF算法。     

改进的UKF在GPS/INS组合导航中的应用

在GPS/INS组合导航中,传统UKF(Unscented Kalman Filter)计算量大,无法满足实时性要求。而且当动力学模型受到异常扰动误差影响时,其精度与稳定性易受到影响。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高精度;通过自适应调整过程噪声以降低动态异常扰动误差对UKF精度与稳定性的影响。由此提出了一种改进UKF算法,用于GPS/INS组合导航。仿真实验结果表明,改进UKF算法用于GPS/INS组合导航的精度要优于UKF算法。     

一种新型非线性滤波理论及其应用

研究一种新型的非线性滤波理论,即Unscented卡尔曼滤波（UKF）,同时为了获得更高的计算效率和确保协方差阵的非负定性,研究了平方根UKF。将UKF和平方根UKF应用到星载GPS卫星定轨中,实际算例表明UKF和平方根UKF的性能要优于常用的推广卡尔曼滤波的性能。     

基于MRPs估计航天器姿态的IUKF算法及改进

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。     

基于MRPs估计航天器姿态的IUKF算法及改进

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.     

星载GPS卫星定轨的UKF-EKF算法

针对无味Kalman滤波（Unscented Kalman Filter）在卫星定轨应用中存在计算效率和估计精度之间如何平衡的问题,本文提出了一种将无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波（Extended Kalman Filter）相结合的新算法。该算法对标准的无味Kalman滤波算法作了两个方面的改进,一方面改进采样策略,以最小偏度单形采样策略代替对称采样策略;另一方面改进算法结构,以无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法代替单纯的无味Kalman滤波算法,系统的强非线性部分采用无味Kalman滤波来处理,弱非线性部分采用扩展Kalman滤波来处理。算例结果表明,新算法估计精度与无味Kalman滤波相当,但计算效率提高了30%左右。     

UKF的改进算法及其在伪卫星定位中的应用

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。     

UKF的改进算法及其在伪卫星定位中的应用

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。     

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。     

改进的衰减记忆UKF算法在伪距定位中的研究

研究伪距定位中衰减记忆无迹卡尔曼滤波(MAUKF)方法,针对衰减记忆UKF滤波器可能因衰减因子引入造成滤波精度降低、滤波收敛速度并没有得到改善的问题,本文依据预测残差的统计量,对衰减记忆UKF滤波算法进行了改进。仿真结果表明,该算法相比衰减记忆UKF算法提高了定位精度和收敛速度。