多模型自适应估计卡尔曼滤波捷联惯导天文导航组合导航针对单一模型滤波器在未知或不 确定的系统参数下适应性较差的问题,提出了一种新的基于多模型自适应估计(multiple model adaptive estimation,MMAE)的滤波方法.该方法利用改进的卡尔曼滤波代替传统的卡尔曼滤波,比如扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔...
SINS/GPS/CNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究 组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出,严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高SINS/GPS/CNS组合导航系统的鲁棒性,设计了基于H∞滤波... 程娇娇,熊智,郁丰,... - 《航空计算技术》 被引量: 2发表: 2013年 ...
一种简化的发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统无迹卡尔曼滤波算法 在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(E KF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准... 潘加亮,熊智,王丽娜,... - 《兵工学报》 被引量: 15发表: 2015年 基...
本发明公开一种基于五阶CKF的GPS/SINS/CNS组合导航方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:建立以SINS误差方程为基础的组合导航系统非线性误差方程和线性量测方程;步骤2:利用五阶球面径向容积规则准则构建五阶容积卡尔曼滤波器;步骤3:利用五阶CKF对SINS与GPS、CNS输出的信息进行滤波、融合,得到导航参数的最优估计。
系统(SINS)、GPS导航系统、多普勒导航系统等, 这些导航系统各有特色,缺点并存。利用各种导航系 统提供的导航信息,采用组合导航技术进行导航是研 究的热点。 现有的组合导航方法主要为基于卡尔曼滤波组合 导航方法,这种方法属于最优估计法,卡尔曼滤波器 的带宽随反馈矩阵是可调节的,在误差较大时带宽较 ...
本发明提供一种基于SINS/CNS的组合导航信息融合方法.本发明包括以下步骤:(1)采集星敏感器的输出;(2)求解地球坐标系相对于惯性坐标系之间的转换以及地球坐标系与地理坐标系的转换矩阵;(3)通过上述步骤给出的信息,解算得到模拟的姿态矩阵;(4)由姿态矩阵求解得到载体的姿态角;(5)根据实际姿态角以及系统的失准角计算...
组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法.首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统... 林雪原王萍许家龙刘立宁陈祥光 - 《大地测量与地球动力学》 被引量: 0发表: 2022年 GNSS/SINS组合导航系统的自适应UKF算法 This paper propose...
本发明提供一种基于SINS/CNS的组合导航信息融合方法.本发明包括以下步骤:(1)采集星敏感器的输出;(2)求解地球坐标系相对于惯性坐标系之间的转换以及地球坐标系与地理坐标系的转换矩阵;(3)通过上述步骤给出的信息,解算得到模拟的姿态矩阵;(4)由姿态矩阵求解得到载体的姿态角;(5)根据实际姿态角以及系统的失准角计算...
SINS/CNS/DGPS组合导航姿态惯性导航(INS)是自主性最强、隐蔽性最好、应用广泛、不受外界干扰的导航系统,而组合导航实现了冗余定位,互补性强,提高整个系统的导航性能和测量精度,从而实现各种动态目标的测量。本文通过信息融合以及卡尔曼滤波测量等,提出了利用组合导航系统进行姿态测量精度更高、可靠性更好。陈继忠导航...
本发明提出一种基于全面最优校正的SINS/CNS组合导航系统及其导航方法,属于组合导航技术领域.该组合导航系统包括天文导航子系统,惯性导航子系统和信息融合子系统;该导航方法包括:基于星光折射的解析天文定位,导航系统状态方程建立,导航系统量测方程的建立和基于卡尔曼滤波的组合导航系统信息融合.本发明利用星光折射间接敏感...