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题名基于R阵动态估计的自适应滤波算法
被引量：3
- 1
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作者
苌永娜
张海
李玉洁
杨静
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机构
北京航空航天大学控制一体化技术国家级重点实验室
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出处
《电光与控制》
北大核心
2012年第6期26-31,共6页
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文摘
针对组合导航系统中观测噪声特性复杂多变、难于准确估计的问题,基于不同测量系统的测量互补特性,提出了针对单次历元的观测噪声特性动态估计方法。在此基础上,以预设滤波精度为指标,提出了通过构造自适应因子对估计观测噪声进行适当调节的自适应卡尔曼滤波算法。该算法通过构造相对测量关系,避免了直接对测量噪声真值求解的难题,并且在滤波过程中采用序贯处理方法进行实时解算,有效降低了计算量。在GPS/DR实际系统中的应用结果表明,同改进的sage-husa算法及MAKF算法相比,基于R阵动态估计的自适应滤波算法能够自适应地跟踪GPS测量噪声特性的变化,定位结果光滑可靠,具有明显的优越性。
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关键词
组合导航系统
自适应卡尔曼滤波
自适应因子
GPS/DR
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Keywords
integrated navigation system
adaptive Kalman filtering
adaptive factor
GPS/DR
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分类号
V24
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于GPS/DR的GPS滞后时间自适应检测算法
被引量：2
- 2
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作者
苌永娜
张海
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机构
北京机电工程研究所
北京航空航天大学
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出处
《系统仿真技术》
2012年第4期310-314,326,共6页
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文摘
针对GPS输出信息的随机延迟特性,基于航位推算(DR)系统惯性器件的实时性与短时高精度,提出了航向差和速度自适应GPS滞后时间检测方法,在此基础上,对GPS和DR数据进行数据对准,提出了自适应GPS滞后时间处理算法。在GPS/DR实际系统中的应用结果表明,本算法能够准确检测出GPS的滞后时间,提高车辆的定位精度。
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关键词
组合导航系统
滞后时间
卡尔曼滤波
全球定位系统
航位推算
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Keywords
integrated navigation system
lag time
Kalman filtering
GPS/DR
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名余度IMU精度分析与数据融合方法改进
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作者
李玉洁
张海
苌永娜
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机构
北京航空航天大学控制一体化技术国家级重点实验室
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出处
《系统仿真技术》
2011年第4期261-266,共6页
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文摘
针对现有余度IMU(inertial measurement unit)数据融合精度不高的问题,在对六单轴传感器非正交配置的余度IMU数据融合特性及测量误差与融合误差之间关系进行研究的基础上,提出了1种基于最小二乘简单、有效的余度传感器测量误差估计及数据融合方法。首先对最小二乘融合的空间矢量在测量轴上的投影与测量值之间的误差进行方差统计,统计结果作为传感器测量误差估计的依据及加权最小二乘的权值参考。然后利用加权最小二乘对传感器测量数据进行融合。仿真结果表明:该方法能有效估计传感器测量误差大小,提高余度IMU数据融合及余度惯性导航系统精度。
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关键词
余度配置
数据融合
噪声估计
加权最小二乘
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Keywords
redundant configuration
data fusion
noise estimation
weighted least square
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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