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慣性/衛星組合導航數據后處理算法研究

發布時間:2024-06-30 18:59
  針對航空測繪、SAR雷達成像等場合,傳統的實時卡爾曼濾波組合導航精度無法滿足工程需求的問題。提出了雙向濾波和RTS固定區間平滑算法,用集中式卡爾曼濾波器實現了慣性/衛星實時組合導航系統,設計了組合導航數據后處理算法,分別用雙向濾波算法和RTS算法對導航參數進行了平滑處理。用模擬軌跡數據對算法進行驗證,仿真結果表明,雙向濾波和RTS平滑算法的解算精度相比常規卡爾曼實時濾波有明顯提高,尤其是在衛星信號失鎖情況下可以顯著改善導航效果。

【文章頁數】:5 頁

【部分圖文】:

圖1獨立捷聯解算TFS算法流程圖

圖1獨立捷聯解算TFS算法流程圖

圖1獨立捷聯解算TFS算法流程圖v=-vwib=-wibwie=-w}ie(12)這樣就可以把逆向濾波看成時間正向進行的卡爾曼濾波過程,采用和正向卡爾曼濾波完全相同的算法表達形式。但在實際工程應用環境中經常不具備條件進行逆向初始對準,這時候就只能使用前向濾波的標稱軌跡,且在對初始....


圖2RTS算法流程圖

圖2RTS算法流程圖

沒有采用完整的后向卡爾曼濾波,而是在前向卡爾曼濾波的基礎上進行了修正。后向平滑過程使用的是如下修正公式[6]Ks,k=Pf,kΦTk+1,kP-1f,k+1/kPs,k=Pf,k-Ks,k(Pf,k+1/k-Ps,k+1)KTs,k^xs,k=^xf,k+Ks,k(^xs,k+1....


圖3RTS、TFS(無后向捷聯)位置誤差丟失

圖3RTS、TFS(無后向捷聯)位置誤差丟失

圖3RTS、TFS(無后向捷聯)位置誤差丟失。圖4給出了獨立后向捷聯解算雙向濾波的FKF、BKF、融合結果的位置估計方差比較,圖5給出FKF、獨立后向捷聯解算雙向濾波和RTS平滑導航位置誤差比較。圖4TFS(獨立后向捷聯)位置估計協方差由圖4可見,FKF濾波均方差由前向后收斂,B....


圖5RTS、TFS(獨立后向捷聯)衛星失鎖仿真果

圖5RTS、TFS(獨立后向捷聯)衛星失鎖仿真果

圖3RTS、TFS(無后向捷聯)位置誤差丟失。圖4給出了獨立后向捷聯解算雙向濾波的FKF、BKF、融合結果的位置估計方差比較,圖5給出FKF、獨立后向捷聯解算雙向濾波和RTS平滑導航位置誤差比較。圖4TFS(獨立后向捷聯)位置估計協方差由圖4可見,FKF濾波均方差由前向后收斂,B....



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