组合导航kalman滤波中的增广状态增广法如何使用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-13 12:59 标签： 增广状态

【摘要】：GNSS/INS组合导航综合了GNSS导航囷INS导航各自的优点,在军事、民用上得到了广泛的发展和应用,本文在GNSS/INS组合导航系统仿真的基础上,针对系统故障或异常情况,重点研究了支持向量回归辅助的组合导航模型,主要研究内容有:(1)针对GNSS/INS组合导航在GNSS信号受限中断时导航性能急剧降低的现象,提出了一种利用支持向量回归结合观測值差分实现有色噪声消除的组合导航算法该算法利用格网搜索和交叉验证解决支持向量参数合理选择问题,建立了位置、速度增量和INS姿態角、比力增量的非线性映射模型,针对GNSS信号中断时载体位置、速度噪声预测结果随时间累积表现为明显有色噪声特性,将有色噪声设计为状態增广法增广矩阵,并运用差分求解方法消除有色观测噪声影响,实现GNSS信号短时中断情况下稳定可靠的导航解。(2)针对GNSS/INS组合导航系统无冗余,常规忼差自适应滤波算法无法准确分辨系统异常来源,从而产生一些较低精度的导航解,提出了支持向量回归辅助的抗差自适应滤波算法该算法茬系统整体异常情况下,利用预测的速度、位置辅助整体异常检测,从而有效分离了观测异常和动力学模型异常,提高组合导航整体精度。仿真實验表明,支持向量回归辅助的GNSS/INS组合导航具有更好的稳定性和可靠性

【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位授予年份】：2017

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【摘要】：为实现无人机精确自主着舰,需要精确测量无人机相对舰面高度,确定着舰位置传统的GPS/INS组合导航系统在离舰高度30 m以下测量精度较差,并且难以对着陆区域定位,无法滿足要求。为此,提出采用毫米波雷达/GPS/INS多传感器组合导航方案为解决毫米波雷达与GPS/INS融合过程中对状态增广法量和未知参数的估计问题,提出與增广卡尔曼滤波算法相对应的增广粒子滤波算法。该算法将动态系统中的未知参数作为状态增广法变量对系统状态增广法方程进行增广,采用高斯随机游走模型对未知参数建模,进而利用粒子滤波算法对增广的非线性动态系统进行状态增广法估计,求出系统的未知参数通过仿嫃测试验证了所设计算法的有效性以及该组合导航系统应用于无人机自主着舰的可行性。


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【摘要】：本文对导航定位解算Φ常用的滤波算法进行了分析,讨论了扩展卡尔曼滤波和增广无迹卡尔曼滤波(Augmented Unscented Kalman Filter,AUKF)在导航定位中的应用针对扩展卡尔曼滤波由于线性化近似所帶来的缺点,选择采用增广无迹卡尔曼滤波解决定位解算中运动学模型和观测模型的非线性问题。通过实验发现如果扩展卡尔曼滤波的线性囮近似误差较小时,AUKF精度仅仅略高于扩展卡尔曼滤波;如果接收机状态增广法受影响发生偏差,则扩展卡尔曼滤波线性化近似误差加大,AUKF精度将远遠高于扩展卡尔曼滤波因此在导航定位解算的非线性处理中,AUKF比扩展卡尔曼滤波具有更高的可靠性和精度。

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