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基于SINS/BDS的抗差组合导航技术研究 被引量：7
1
作者 温哲君 陈安升 +1 位作者 陈帅 薄煜明 《航天控制》 CSCD 北大核心 2019年第5期9-15,共7页
无人车在城市峡谷环境下,BDS卫星信号易出现干扰或拒止、惯组易受到震荡输出野值,此时导航系统会出现较大误差。针对此状况,本文提出一种基于SINS/BDS的组合导航抗差算法,重点分析了关于BDS卫星信号和惯组数据的有效性判断及异常状况下... 无人车在城市峡谷环境下,BDS卫星信号易出现干扰或拒止、惯组易受到震荡输出野值,此时导航系统会出现较大误差。针对此状况,本文提出一种基于SINS/BDS的组合导航抗差算法,重点分析了关于BDS卫星信号和惯组数据的有效性判断及异常状况下的处理策略,并在常规KF基础上加入了基于新息的方差匹配自适应滤波技术,可在线实时调整量测噪声大小以提升系统稳定性和鲁棒性,有效减小异常情况下的导航误差。最后进行了半实物仿真试验,验证了整个系统算法的可靠性和导航精度。 展开更多
关键词 组合导航 sins/bds 抗差 自适应
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基于双因子抗差估计的SINS/BDS有轨电车 组合导航算法研究 被引量：2
2
作者 何浩洋 夏荣斌 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期50-59,共10页
针对传统基于SINS/BDS组合的列车组合导航系统过程中因列车运行环境复杂多变导致传感器运行状态存在随机干扰的特点,为提高系统的可靠性,降低引入的不确定噪声对组合导航精度的影响,提出一种基于双因子抗差估计的SINS/BDS组合算法模型,... 针对传统基于SINS/BDS组合的列车组合导航系统过程中因列车运行环境复杂多变导致传感器运行状态存在随机干扰的特点,为提高系统的可靠性,降低引入的不确定噪声对组合导航精度的影响,提出一种基于双因子抗差估计的SINS/BDS组合算法模型,在传统M估计基础上,引入系统观测模型不符因子,降低观测模型和动力学模型误差对组合导航精度的影响。为解决因BDS数据延时以及速度位置更新解算造成的延时误差问题,在抗差更新模型中引入延时估计误差。通过仿真与车载实验表明,双因子抗差估计模型可以有效提高组合导航系统的鲁棒性,延时估计能有效降低组合更新以及数据延时误差,降低复杂环境的随机噪声对列车定位精度的影响。 展开更多
关键词 组合导航 sins/bds 双因子 时间延迟
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SINS/BDS紧组合系统中自适应两阶段扩展卡尔曼滤波 被引量：4
3
作者 臧中原 董亮 +2 位作者 毋蒙 蒋凯 杨健 《导航定位与授时》 CSCD 2022年第6期85-91,共7页
在实际应用中,以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统,存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法无法有效解决这一问题,从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在... 在实际应用中,以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统,存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况,传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法无法有效解决这一问题,从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF(ATEKF)方法,该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置,并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上,利用GDOP值以及新息,实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵(R)的在线实时估计,从而达到自适应滤波的效果,改善导航精度。 展开更多
关键词 sins/bds 紧组合 GDOP 量测噪声 ATEKF
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一种新的自适应UKF算法及其在组合导航中的应用 被引量：26
4
作者 胡高歌 高社生 赵岩 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期357-361,367,共6页
为了提高组合导航系统的滤波精度,提出一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法。该算法根据协方差匹配原理,利用UKF滤波算法的残差序列与新息序列,在线估计、调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,提高UKF的自适应能力,克服了标准UK... 为了提高组合导航系统的滤波精度,提出一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法。该算法根据协方差匹配原理,利用UKF滤波算法的残差序列与新息序列,在线估计、调整系统过程噪声和量测噪声的统计特性,提高UKF的自适应能力,克服了标准UKF在系统噪声统计未知或不准确情况下滤波精度下降甚至发散的问题。将提出的算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF和抗差UKF进行比较,结果表明,提出的自适应UKF得到的水平位置误差和天向误差分别在[?6.2 m,?6.4 m]与[?9.8 m,?8.6 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF与抗差UKF,提高了组合导航系统的解算精度。 展开更多
关键词 sins/bds组合导航 KALMAN滤波 自适应UKF 协方差匹配
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模型预测前向神经网络算法及其在组合导航中的应用 被引量：6
5
作者 杨一 高社生 +1 位作者 吴佳鹏 赵岩 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期221-226,共6页
针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后... 针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05 m/s,+0.05 m/s]和[-5 m,+5 m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。 展开更多
关键词 前向神经网络 模型预测滤波 权值修正 sins/CNS/bds组合导航
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