基于联邦强跟踪卡尔曼滤波的组合导航关键技术研究

发布时间：2021-01-27 06:42

　　导航定位技术伴随科技发展而产生。传统的导航系统虽然单独使用都能实现定位导航,但是都存在着一些缺陷,如全球定位系统（Global Positioning System,GPS）短时间内定位精度高,然而定位精度易受外界环境干扰;惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）是一种自主式导航系统,然而其定位误差会随着时间累积。为了充分发挥各系统的优势,取长补短,组合导航技术应运而生。常见的组合导航模型是GPS++INS,即用GPS辅助INS消除累积误差,从而实现精确导航定位。而本文提出了一种新的三传感器组合导航系统,同时利用多普勒计程仪（Doppler Velocity Log,DVL）的速度信息和GPS的位置信息来消除INS误差。这种新的组合导航模型能够解决GPS+INS模型在GPS接收不到信号时无法修正INS误差的问题,同时适用的范围更广,精度更高。另一方面,导航估计算法也是近些年来研究的热点。传统的估计算法有适用于线性模型的卡尔曼滤波（KalmanFilter,KF）算法,适用于非线性模型的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EK... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２?ＦＫＦ的一般结构??ＦＫＦ算法主要分为两部分：局部估计和全局估计

２．有反馈模式??有反馈模式的滤波往往精度可以得到提高，但是因为引入反馈机制，各局部??滤波器之间会有影响，因此容错性会下降。该模式的结构图如图２．４所示：??，?＼?，??Ｉ??▼?????参考系统?＾?????｜?．?主滤波器??■?ｉ?＼??—１７?－？！局部滤波?名??子系统１?器】—Ｐ＇—－???时间更新?￥????「．丄，．＇?＼?一??子系统２?局波＾－Ｘ?？ｉ?Ｉ优估计Ｖ??，?｜??＃?ｉ?▼??ｉ局部滤波夂．??子?Ｕ?——？！?Ｐｓ?＾???图２．４有反馈模式ＦＫＦ结构图??２．６本章小结??为了解决传统的在频域内进行滤波计算复杂的问题，Ｋａｌｍａｎ提出了一种在时??１６??

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【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应Sage-Husa粒子滤波及其在组合导航中的应用[J]. 薛丽,高社生,胡高歌.  中国惯性技术学报. 2013(01)
[2]MEMS-IMU/GPS组合导航系统的实现[J]. 祝燕华,蔡体菁,杨卓鹏.  中国惯性技术学报. 2009(05)
[3]带未知时变噪声系统的卡尔曼滤波算法研究[J]. 李振营,沈毅,胡恒章.  系统工程与电子技术. 2000(01)
[4]车载GPS/DR/地图匹配组合导航系统的自适应联合卡尔曼滤波模型[J]. 房建成,申功勋,万德钧.  控制与决策. 1999(05)
[5]一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器[J]. 周东华,席裕庚,张钟俊.  自动化学报. 1991(06)

博士论文
[1]SINS/GPS组合测量中的捷联算法与组合滤波技术研究[D]. 汤传业.东南大学 2016



本文编号：3002625