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武汉大学学报（信息科学版） 2016年第12期41卷 1664-1670页

作者：王伟李姗姗邢志斌李中全黄韵颖信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 63666部队新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州841000 78138部队四川成都610000

扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方... 详细信息

扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方差(residual-based adaptive estimation,RAE)的重力异常滤波匹配算法;设计了一组并行卡尔曼滤波器,并简化了最优滤波器的选择准则。不同重力特征区域的实验表明,该算法能够有效降低惯性导航系统经纬向漂移误差,提高系统的导航定位精度。

关键词： RAE滤波重力异常并行卡尔曼滤波自适应估计观测噪声

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基于位置修正的井下车辆INS/Odometer组合导航系统

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煤炭学报 2013年第11期38卷 2077-2083页

作者：李增科高井祥王坚韩厚增中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室江苏徐州221116 江苏省资源环境信息工程重点实验室江苏徐州221116

车辆在井下的运动区域是在巷道内,根据此特点,在井下巷道设置已知点修正INS/Odometer组合导航过程的误差状态量,提高井下车辆导航精度。首先介绍了Odometer(里程计)位置和速度的计算方法,建立了INS/Odometer组合导航的系统模型和观测模... 详细信息

车辆在井下的运动区域是在巷道内,根据此特点,在井下巷道设置已知点修正INS/Odometer组合导航过程的误差状态量,提高井下车辆导航精度。首先介绍了Odometer(里程计)位置和速度的计算方法,建立了INS/Odometer组合导航的系统模型和观测模型,在此基础上,构建井下巷道已知点位置修正的滤波方程,引入并行卡尔曼滤波器(Parallel-Kalman Filter)实现了组合导航的双重滤波,建立基于位置修正的井下车辆INS/Odometer组合导航系统。通过模拟数据和车载实验对比位置修正前后的INS/Odometer井下组合导航系统精度。实验证明,通过巷道已知点的位置修正,可以有效提高INS/Odometer井下组合导航效果,实时导航的平面精度从几十米提高到米级,能够满足井下车辆长时间的导航要求。

关键词：组合导航系统位置修正里程计并行卡尔曼滤波惯性导航系统

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重力异常滤波匹配导航算法及适配性问题研究

重力异常滤波匹配导航算法及适配性问题研究

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作者：王伟解放军信息工程大学

学位级别：硕士

本文针对水下重力异常辅助惯性导航的关键技术——匹配算法以及重力异常图适配性问题展开研究;首先针对序列相关极值匹配算法计算量大、匹配速度较慢、匹配导航具有滞后性、实时性差的缺点,重点研究了重力异常滤波匹配导航算法;针对重... 详细信息

本文针对水下重力异常辅助惯性导航的关键技术——匹配算法以及重力异常图适配性问题展开研究;首先针对序列相关极值匹配算法计算量大、匹配速度较慢、匹配导航具有滞后性、实时性差的缺点,重点研究了重力异常滤波匹配导航算法;针对重力异常辅助惯性导航与重力特征相关性的问题,分析探讨了重力异常图适配性分析的问题。论文的主要工作和创新点如下：1、介绍了载体航迹仿真技术;探讨了当地导航坐标系下的惯性导航解算方法;基于惯性导航方程详细研究了当地导航坐标系下的惯性导航误差方程。2、研究了重力异常并行扩展卡尔曼滤波匹配算法,简化了基于平滑加权残差平方的最优滤波器选取准则,并在不同重力特征区域以及不同初始位置误差条件下进行了仿真实验;结果表明在初始位置误差较小的情况下,重力异常并行扩展卡尔曼滤波能够修正惯性导航的漂移误差,提高系统的导航精度。针对滤波先验噪声信息未知的情况以及复杂的测量环境的背景,研究提出了基于量测残差自适应估计观测噪声方差的重力异常并行卡尔曼滤波匹配算法,并进行了相关实验分析;结果表明该算法在初始位置误差较大的情况下,仍能提高系统的导航精度,并且其滤波精度优于相同条件下的重力异常并行扩展卡尔曼滤波匹配精度。3、研究了不同UT变换形式下的重力异常PUKF匹配算法,针对传统选取与UT变换相同权系数预测重力异常量测值时可能出现“伪观测值”的问题,研究提出了从重力场相关性出发,基于概率密度加权的重力异常PUKF匹配算法,并在不同UT变换形式、不同实验条件下进行了仿真匹配。实验表明该滤波匹配算法能够解决传统UKF匹配因“伪观测值”产生的误匹配问题,其精度优于相同条件下的重力异常并行扩展卡尔曼滤波匹配算法的精度。4、引入了编码失真量等新的重力异常统计特征对局部重力场进行统计特征分析;计算了重力异常标准差、绝对粗糙度、坡度标准差、编码失真量等局部重力异常统计特征值,并构建了部分局部重力异常统计特征填色等值线图。5、从匹配有效性的角度提出了“完全匹配概率”的适配性指标,并采用“8向法”研究了局部重力异常统计特征与完全匹配概率的相关特性;针对单一重力异常特征不能全面评价重力异常图适配性的问题,提出了一种新的基于主成分分析的重力异常图适配性能分析方法;构建了评判适配区适配性的“综合评价值指标”。6、构建了重力异常辅助惯性导航仿真平台以及相关辅助模块。

关键词：重力异常重力辅助惯性导航并行卡尔曼滤波 RAE并行滤波关联概率密度 PUKF UT变换编码失真量填色等值线图匹配概率多属性决策主成分分析

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一种新的复合地形辅助导航方法

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计算机仿真 2009年第3期26卷 43-45,128页

作者：谢建春张艳宁赵荣椿西北工业大学计算机学院陕西西安710072

地形辅助导航方法中,并行Kalman滤波和关联算子都使用雷达阵列测量的地形高度与地形高程数据对比得到飞行器当前定位。并行Kalman滤波中虽然采用了多模式自适应技术(Multi Mode Adaptive Estimation,MMAE),仍然难以确保系统在遇到地形... 详细信息

地形辅助导航方法中,并行Kalman滤波和关联算子都使用雷达阵列测量的地形高度与地形高程数据对比得到飞行器当前定位。并行Kalman滤波中虽然采用了多模式自适应技术(Multi Mode Adaptive Estimation,MMAE),仍然难以确保系统在遇到地形突变情况时的性能。关联算子技术基于贝叶斯原理,计算简单,并且具有较好的鲁棒性。基于两种方法,提出一种复合地形导航系统,使用关联算子监视并行Kalman滤波,保证定位精度的鲁棒性。实验使用真实地形数据验证了该方法的有效性。

关键词：复合地形辅助导航并行卡尔曼滤波关联算子

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