【摘要】：在基于卡爾曼濾波的捷聯(lián)慣導(dǎo)初始對準(zhǔn)中,由于噪聲協(xié)方差矩陣無法精確確定,濾波過程中狀態(tài)估計協(xié)方差矩陣的數(shù)值穩(wěn)定性不好,容易導(dǎo)致濾波精度降低和狀態(tài)估計協(xié)方差矩陣失去對稱正定性,甚至濾波發(fā)散。針對這一問題,提出將UD分解自適應(yīng)卡爾曼濾波應(yīng)用到捷聯(lián)慣導(dǎo)初始對準(zhǔn)問題中。新算法采用協(xié)方差匹配法,實(shí)時估計并調(diào)整噪聲協(xié)方差矩陣,對狀態(tài)協(xié)方差矩陣的分解矩陣更新,保證協(xié)方差矩陣的對稱正定性。仿真結(jié)果表明,相比標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波,UD分解自適應(yīng)濾波算法數(shù)值穩(wěn)定性好,具有噪聲自適應(yīng)能力,在先驗量測噪聲協(xié)方差矩陣存在誤差的情況下,新算法能縮短初始對準(zhǔn)的時間。
[Abstract]:In the initial alignment of sins based on Kalman filter, because the noise covariance matrix can not be determined accurately, the numerical stability of the state estimation covariance matrix is not good. It is easy to reduce the filtering accuracy and lose the symmetric positive definiteness of the state estimation covariance matrix, even the filtering divergence. To solve this problem, the UD decomposition adaptive Kalman filter is applied to the initial alignment of sins. The new algorithm uses covariance matching method to estimate and adjust the noise covariance matrix in real time. The decomposition matrix of the state covariance matrix is updated to ensure the symmetric positive definiteness of the covariance matrix. The simulation results show that compared with the standard Kalman filter UD decomposition adaptive filtering algorithm, it has better numerical stability and noise adaptive ability. When the prior measurement noise covariance matrix error exists, The new algorithm can shorten the time of initial alignment.
【作者單位】： 北京計算機(jī)技術(shù)及應(yīng)用研究所;
【分類號】：TN966

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 趙琳;李亮;黃衛(wèi)權(quán);;自適應(yīng)卡爾曼濾波在載波相位平滑偽距中的應(yīng)用[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報;2010年12期

2 秦紅磊;張亞珍;叢麗;邢菊紅;;GPS/MEMS-INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2011年11期

3 翟海廷;叢麗;秦紅磊;李峰;;基于單天線的MEMS-INS/GPS組合定姿方法[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2012年10期

4 龍瑞;秦永元;夏家和;;CDKF在捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)的應(yīng)用[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2010年03期

5 孫楓;唐李軍;;基于CKF的SINS大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)[J];儀器儀表學(xué)報;2012年02期

6 郝燕玲;牟宏偉;賈鶴鳴;;ICDKF在SINS大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2013年01期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 賈鶴鳴;宋文龍;牟宏偉;車延庭;;MPF-CKF在SINS大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2013年10期

2 包超;郭美鳳;周斌;劉剛;;MIMU/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)小型化設(shè)計[J];傳感器與微系統(tǒng);2014年01期

3 陳雨;趙剡;李群生;;基于QCKF的大失準(zhǔn)角快速傳遞對準(zhǔn)[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報;2013年12期

4 劉海鵬;張科;李恒年;孫守明;;捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)大失準(zhǔn)角下的初始對準(zhǔn)研究[J];航空計算技術(shù);2012年04期

5 郝燕玲;牟宏偉;;ACDKF在SINS大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年12期

6 郝燕玲;牟宏偉;;自適應(yīng)平方根中心差分卡爾曼濾波算法在捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)大方位失準(zhǔn)角初始對準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2013年01期

7 孫楓;吳旭;曹通;楊峻巍;;基于變分貝葉斯Cubature KF的SINS海上對準(zhǔn)方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年01期

8 王宏健;傅桂霞;邊信黔;李娟;;基于SRCKF的移動機(jī)器人同步定位與地圖構(gòu)建[J];機(jī)器人;2013年02期

9 孟騫;劉建業(yè);曾慶化;;北斗星座仿真的單天線姿態(tài)確定技術(shù)研究[J];航空計算技術(shù);2013年05期

10 賈鶴鳴;宋文龍;牟宏偉;車延庭;;基于GP-SRCDKF的初始對準(zhǔn)技術(shù)研究[J];計算機(jī)工程;2014年01期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前8條

1 楊峻巍;水下航行器導(dǎo)航及數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

2 張義;艦船捷聯(lián)慣性系統(tǒng)初始對準(zhǔn)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

3 李亮;陸基增強(qiáng)系統(tǒng)定位與完好性監(jiān)測技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

4 楊洋;基于捷聯(lián)慣導(dǎo)的管道地理坐標(biāo)內(nèi)檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2013年

5 謝陽光;基于半球諧振陀螺儀的姿態(tài)測量系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

6 牟宏偉;水下航行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)與信息融合技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

7 徐樹生;船舶動力定位系統(tǒng)多傳感器信息融合方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

8 葛磊;容積卡爾曼濾波算法研究及其在導(dǎo)航中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 黃鶯;基于CKF的SINS/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與仿真[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

2 黃攀;基于GPS/DR緊組合車載導(dǎo)航系統(tǒng)研究及實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 甘群文;;C#多線程同步與異步的實(shí)現(xiàn)[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2009年09期

2 張祖昌;曾霞霞;;互斥技術(shù)在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];閩江學(xué)院學(xué)報;2007年05期

3 李e，

本文編號：2142099