GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 ,使导航解更能反映导航目标的真实情况     

基于“北斗”海上智能交通系统安全模型研究

首先探析了北斗卫星导航定位通信功能优势。提出基于北斗卫星的海上智能交通系统技术体系,构建了北斗卫星海上智能交通系统安全模型。建立了“北斗”航标安全系统。     

基于当前加速度模型的抗差自适应Kalman滤波

动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且更能有效地控制观测异常和动态扰动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。     

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。     

自适应抗差滤波理论及应用的主要进展

近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。     

导航解算中的系统误差及其协方差矩阵拟合

利用Kslman滤波进行导航定位计算不得不涉及观测函数模型和动力学模型,而观测函数模型和动力学模型经常含有系统误差或区域性系统误差.本文提出了一种基于移动窗口的函数模型和随机模型系统误差自适应拟合法.基于相同的窗口给出了相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估计方法,其协方差矩阵的估计与现有的Sage滤波不同.利用经系统误差修正后的观测向量和状态预测向量及相应的协方差矩阵,再进行动态导航滤波计算,能有效提高导航解的精度.文中给出了开窗估计系统误差的公式,并利用实测数据验证了该算法的可行性和实用性.计算结果表明该算法能有效地抵制系统误差对导航滤波结果的影响.     

分布式导航星座自主导航算法研究

针对卫星导航系统本身提供的服务中存在可用性、可靠性和地面测站布设不足的缺陷,一些国家和地区相继采用自主导航技术来提升导航星座性能。概要分析介绍了导航星座自主导航技术发展,讨论了EKF和UKF算法的发展情况,对新近发展的多模型自适应卡尔曼滤波、基于神经网络调节的自适应卡尔曼滤波、基于自适应因子的卡尔曼滤波和自适应抗差卡尔曼滤波算法等改进滤波算法进行了综合分析与比较,并对分布式自主导航方法的发展方向进行了展望。     

函数模型误差弹性自适应滤波修正

多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。     

导航电子地图自适应用户模型构建与匹配研究

多样化的数据内容和应用需求迫切需要建立导航电子地图内容自适应表达模型,进一步为用户提供个性化服务.本文以用户为中心,从用户需求的角度出发,通过分析用户的背景信息及其用图习惯等行为信息建立了导航电子地图内容自适应表达模型,并利用朴素贝叶斯算法进行模型匹配.研究并改进当前导航电子地图内容结构固化,模式单一的不足,为导航电子地图个性化发展提供一定的借鉴和指导.     

Xtion/IMU组合的机器人室内定位方法

针对机器人在室内、深海或者高楼林立的大都市导航定位存在的问题,该文展开了基于Xtion传感器与惯性测量单元(IMU)松组合的移动机器人室内定位算法的研究,采用了组合导航及自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法等创新性方法,解决了机器人室内定位精度不高的问题。通过对机器人室内组合导航轨迹的实验验证,该文的组合导航方法能够提高机器人移动轨迹的精度,更接近于真实轨迹,满足了移动机器人室内导航定位的需求。