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GPS/INS组合系统的多重渐消鲁棒容积卡尔曼滤波

发布时间:2022-02-12 17:20
  在对适用于GPS/INS组合导航非线性模型的容积卡尔曼滤波进行深入研究的基础上,提出了一种改进的多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波算法.基于系统状态的可观测性给出多重渐消因子矩阵求解过程,提高滤波算法的稳定性,抑制滤波发散;引入H∞鲁棒思想,构造多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波器;提出采用一种奇异值分解的矩阵分解策略代替标准容积卡尔曼滤波中的Cholesky分解,进一步提高算法的数值稳定性.结果表明:改进的多重渐消H∞鲁棒容积卡尔曼滤波算法不仅能有效抑制滤波发散,提高算法的稳定性,还对观测异常值具有更高的鲁棒性;提出的新算法与标准容积卡尔曼滤波算法相比,X,Y,Z3个方向的位置精度分别提高了55.8%,46.6%和39.7%. 

【文章来源】:中国矿业大学学报. 2014,43(01)北大核心EICSCD

【文章页数】:7 页

【文章目录】:
1多重渐消鲁棒容积卡尔曼滤波
    1.1 H∞滤波及非线性等价描述
        1.1.1 H∞滤波基本原理
        1.1.2非线性H∞滤波器
    1.2多重渐消因子求取方法
    1.3新的多重渐消鲁棒CKF算法
        1)计算基本的容积采样点和对应的权值[7]
        2)时间更新
        3)量测更新
2 GPS/INS的动力学模型和观测方程
3算法比较分析
4结论


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法[J]. 孙枫,唐李军.  控制与决策. 2012(07)
[2]多渐消因子卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用[J]. 钱华明,葛磊,彭宇.  中国惯性技术学报. 2012(03)
[3]基于经验模态分解的光纤陀螺随机序列平稳化处理[J]. 张秋昭,张书毕,侯东阳,刘万利.  传感技术学报. 2011(10)
[4]基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究[J]. 王坚,刘超,高井祥,许长辉.  武汉大学学报(信息科学版). 2011(05)
[5]自适应SVD-UKF算法及在组合导航的应用[J]. 高社生,王建超,焦雅林.  中国惯性技术学报. 2010(06)
[6]基于CKF的GNSS/INS列车组合定位鲁棒滤波算法[J]. 刘江,蔡伯根,唐涛,王剑.  交通运输工程学报. 2010(05)
[7]GNSS/INS组合系统的抗差卡尔曼滤波[J]. 许长辉,高井祥,王坚.  中国矿业大学学报. 2010(05)
[8]基于UKF的海底集矿车组合导航研究[J]. 朱洪前,胡豁生,桂卫华.  中国矿业大学学报. 2010(02)
[9]一种改进的INS/GPS组合导航鲁棒H∞多重渐消容错滤波算法[J]. 陈有荣,袁建平.  宇航学报. 2009(03)
[10]简化UKF滤波在SINS大失准角初始对准中的应用[J]. 严恭敏,严卫生,徐德民.  中国惯性技术学报. 2008(03)



本文编号:3622125

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