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搜索结果: 1-15 共查到INS/GPS相关记录16条 . 查询时间(0.485 秒)
Since 1999 the Institute of Geomatics has been involved in research and experimental advanced development in the area of integrated inertial/GPS kinematic positioning, attitude determination and grav...
In this study, a 3D Map Matching (3D MM) algorithm is embedded to current INS/GPS fusion algorithm for enhancing the sustainability and accuracy of INS/GPS integration systems, especially the height c...
INS/GPS 组合导航系统的本质是非线性的, 为改善非线性下INS/GPS 组合导航精度, 提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter(CKF) 应用于INS/GPS 组合导航中. 为此, 建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型, 分析了CKF 滤波原理, 设计了INS/GPS 组合滤波器, 对组合导航非线性模型进行了仿真. 仿真结果显...
INS/GPS integration scheme can overcome the shortcoming of GPS or INS alone to provide superior performance, thus this study implements a tightly-coupled INS/GPS integration scheme using AKF as the co...
为弥补均方根误差曲线法缺乏数值检验的不足,设计了基于灰关联的INS/GPS组合导航系统滤波效能评估方法。首先简要介绍了灰关联分析的评估原理;其次建立了INS/GPS组合导航的Kalman滤波器;将灰关联分析应用于组合导航系统滤波效能评估,从滤波前后导航数据关联角度给出了数值检验。结果表明,基于灰关联的组合导航系统滤波效能评估法是有效的,同时可与均方根误差曲线法配合使用。
针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF...
在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计...
针对组合导航系统中传感器众多、故障难以辨识等特点,运用多小波分析技术对各传感器的状态信号作小波分析,在较短时间内发现故障点。采用联邦式信息融合机制,通过模糊推理的方法在故障系统和非故障系统之间进行无扰动切换,实现自适应系统重构,保证系统的导航定位精度、容错能力和可靠性。采用跑车试验和仿真实验相结合的方法对提出的技术方案进行验证,证明了其可行性。
在对适用于INSGPS组合导航的H∞滤波方法进行了深入研究基础 上,提出了一种改进的H∞多重渐消容错滤波算法。首先给出了H∞滤波算法 ,然后对渐消记忆滤波方法进行了有效的改进,提出了多重渐消因子矩阵对称加权的滤波算 法和残差归一化的多重渐消滤波方法,有效避免了残差量级差别所导致的残差检测失效和修 正作用失配,最后提出了一种双重故障检测的容错策略,构造了改进的鲁棒H∞容错 ...
该文论述了根据飞机地理坐标数据对机载SAR图像进行地理编码的原理和方法;推导了系统的计算方程以及误差方程;分析了利用INS数据、GPS数据以及INS/GPS综合数据对机载SAR图像地理编码系统的设计特点,给出了系统的计算仿真结果。
在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计...
Abstract主要介绍了组合导航系统中多传感器信息融合技术的国内外发展状况,对INS/GPS/T AN/SMN(惯性系统/卫星导航系统/地形辅助导航/景象匹配导航)组合系统中的多传感器信息 融合的层次结构与融合方法,首次提出INS/GPS/TAN/SMN组合导航系统信息融合的层次结构 ,并提出了多源图像融合制导的思想与方法.本文指出比较有应用前景的信息融合研究方法 是基于模糊逻辑、小波分...
针对车载INS/GPS组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,提出了将车辆行驶的路网约束作为虚拟传感器,采用多传感器数据融合的方式,与INSGPS组成INS/GPS/路网组合导航系统.当GPS失效时,使用路网辅助INS.仿真结果表明,在GPS无效时间段,该方法能有效减小系统定位误差.
在分析联邦卡尔曼滤波原理和结构的基础上,提出了一个适合惯性导航系统/全球定位系统/地形辅助导航(INS/GPS/TAN)子系统状态向量维数不同这一特点的联邦卡尔曼滤波方法,并构造了一种具有较强容错性能和适应性的联邦卡尔曼子系统滤波器结构。由于采用了局部状态扩展、局部状态压缩、智能的不等间隔滤波、多级故障检测、阈值控制等信息融合技术,在保证精度的前提下,联邦卡尔曼滤波器的可靠性、适应性得到了明显提高
在分析联邦卡尔曼滤波原理和结构的基础上,提出了一个适合惯性导航系统/全球定位系统/地形辅助导航(INS/GPS/TAN)子系统状态向量维数不同这一特点的联邦卡尔曼滤波方法,并构造了一种具有较强容错性能和适应性的联邦卡尔曼子系统滤波器结构。由于采用了局部状态扩展、局部状态压缩、智能的不等间隔滤波、多级故障检测、阈值控制等信息融合技术,在保证精度的前提下,联邦卡尔曼滤波器的可靠性、适应性得到了明显提高...

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