基于因子图的多传感器信息融合导航算法研究

发布时间：2020-10-27 00:51

　　 随着无人机在军事领域和民用领域的普及,以及对其应用的多样化和精准化,对无人机导航系统的准确性要求越来越高。为提高无人机的导航精度,一方面可以从硬件入手,提高传感器的测量精度,这就需要制作工艺的进一步提升,同时整个系统的成本也会随之增加;另一方面可以从算法入手,利用现代化的数据融合算法提高无人机的导航精度,这并不会增加额外的成本。本文着眼于多传感器数据融合算法,结合改进因子图模型理论,进一步提高了无人机组合导航系统的导航精度。本文首先对因子图模型理论进行了探讨,包括对因子图模型框架的分析,对消息传递算法的推导,为后续在多传感器组合导航系统中应用因子图算法奠定了理论基础。其次,对SINS/GPS组合导航系统进行了分析,建立了多传感器信息融合误差模型,进而推导出导航系统的线性状态空间误差方程。为提高导航滤波的精度,提出了一种自调整区间的RTS滤波算法。针对组合导航系统多传感器测量时间不同步问题,基于因子图理论构建了组合导航系统多传感器信息融合框架,实时对导航状态进行更新,实现了对传感器的即插即用,最后通过仿真验证了因子图滤波的可行性。针对常规因子图算法对观测量异常无法识别的问题,本文提出了一种基于可信度的抗差估计算法,动态调整观测协方差阵,降低异常观测量的权重,保证了系统正常工作。仿真表明基于抗差估计算法的因子图平滑算法抗差效果良好。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V249.3
【部分图文】：

2）在图 2-4 中的半边缘 不输入任何消息，所以我们可以认为它的一个常值函数 = 1；3）在图 2-3 中的已知变量 , 只是简单的融入到因子图中，并不参算；

图 3-1 捷联式惯导系统原理性导航系统虽具有自主性强、隐蔽性好、不受气但是，任何单一的导航技术都存在一定的不足，，INS 是一种航迹推算系统，其导航误差随时间求。球卫星导航系统（GlobalNavigationSatelliteSy统，通过测量四颗以上星历已知的卫星至接收位置信息。美国的全球定位系统（GPS）于 19和最成熟的 GNSS 系统。该系统具有导航误差容易受到遮挡或干扰、动态性能差以及数据更了解决卫星导航系统的制约，在各种极端情况研究不仅仅依赖于 GPS 的新导航技术。因此根系统与气压高度计（Baro）、光流传感器（FlowMag）等多种传感器信息进行融合，灵活地接同类型的量测量和特征数据库，从而组成低成本

图 3-2 组合导航方案示意图曼滤波曼滤波既属于最优估计理论，也是一种线性递推的最小方差估计算法实质上是由数字计算机实现的递推算法，每个递推周期中包预测和校正两个过程。预测又叫做时间更新，利用上一个时刻的状
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本文编号：2857768