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自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。 相似文献
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针对Android手机GNSS伪距定位精度较低的问题,利用手机端观测信息,通过载波相位/多普勒平滑伪距改善手机端伪距观测值的质量,从而达到提高定位精度的效果。首先给出了Android手机GNSS原始观测量的获取方法,然后推导了载波相位平滑伪距和多普勒平滑伪距算法模型,并设计合理有效的试验对算法的精度进行评定。试验结果表明:在手机端静态定位中载波相位和多普勒平滑算法均可提高原始伪距的定位精度,且多普勒平滑算法表现更优;在手机端动态定位中多普勒平滑算法可获得比原始伪距更优的定位精度,但是载波相位平滑算法较原始伪距更差;由于硬件的制约手机端周跳和信号失锁严重,占比超过50%,载波相位在手机端的可用性较低;多普勒平滑算法的最优平滑时间常数小于等于10 s,具有实时动态定位的巨大潜力。 相似文献
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在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。 相似文献
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针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波(Wavelet)去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解(CEEMD)对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数(IMF),并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。 相似文献
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