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一種新的自適應(yīng)UKF算法及其在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-01-05 13:19

  本文關(guān)鍵詞:一種新的自適應(yīng)UKF算法及其在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用 出處:《中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年03期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: SINS/BDS組合導(dǎo)航 Kalman濾波 自適應(yīng)UKF 協(xié)方差匹配


【摘要】:為了提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波精度,提出一種帶噪聲統(tǒng)計(jì)估計(jì)器的自適應(yīng)UKF濾波算法。該算法根據(jù)協(xié)方差匹配原理,利用UKF濾波算法的殘差序列與新息序列,在線估計(jì)、調(diào)整系統(tǒng)過程噪聲和量測噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,提高UKF的自適應(yīng)能力,克服了標(biāo)準(zhǔn)UKF在系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計(jì)未知或不準(zhǔn)確情況下濾波精度下降甚至發(fā)散的問題。將提出的算法應(yīng)用于SINS/BDS組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并與標(biāo)準(zhǔn)UKF和抗差UKF進(jìn)行比較,結(jié)果表明,提出的自適應(yīng)UKF得到的水平位置誤差和天向誤差分別在[?6.2 m,?6.4 m]與[?9.8 m,?8.6 m]以內(nèi),濾波性能明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)UKF與抗差UKF,提高了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的解算精度。
[Abstract]:In order to improve the filtering accuracy of the integrated navigation system , an adaptive UKF filter algorithm with noise statistics estimator is proposed . The algorithm is applied to the simulation and verification of SINS / BDS combined navigation system . The results show that the proposed algorithm is applied to SINS / BDS combined navigation system for simulation and verification and compared with the standard UKF and the difference UKF . The results show that the proposed adaptive UKF has better filtering performance than the standard UKF and the difference UKF . The filtering performance is better than the standard UKF and the difference UKF .

【作者單位】: 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61174193) 航天科技創(chuàng)新基金(CASC201102)
【分類號(hào)】:TN96.2
【正文快照】: 在組合系統(tǒng)導(dǎo)航定位中,高精度的濾波算法對(duì)導(dǎo)航定位的解算精度有重要影響[1-2]?柭鼮V波是常用的導(dǎo)航濾波算法,它要求系統(tǒng)的狀態(tài)方程與量測方程均為線性,而在捷聯(lián)慣導(dǎo)(SINS)/北斗(BDS)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的直接法濾波中,由于系統(tǒng)狀態(tài)方程具有非線性形式,因此傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 楊波;秦永元;柴艷;;UKF在INS/GPS直接法卡爾曼濾波中的應(yīng)用[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2007年04期

2 ;An Adaptive UKF Algorithm for the State and Parameter Estimations of a Mobile Robot[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2008年01期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊波;秦永元;柴艷;;基于非線性濾波的無人機(jī)組合導(dǎo)航新方法研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2007年10期

2 聞新;紀(jì)龍;趙建新;;一種組合導(dǎo)航的直接法濾波算法[J];導(dǎo)航定位學(xué)報(bào);2013年03期

3 高社生;張極;黨進(jìn)偉;;風(fēng)場估計(jì)算法及其在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J];飛行力學(xué);2013年05期

4 李t焧,

本文編號(hào):1383288


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