陕西省自然科学基金(NBYU0004)
- 作品数：11 被引量：49H指数：4
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- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 一种新的SAR时延补偿算法及其在组合导航中的应用被引量：1
- 2013年
- 针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题,提出一种新的SAR时延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波(KF)基础上,当SAR有量测信息生成时,根据多模型方法进行量测预测,利用预测值修正SINS状态;而SAR无量测信息输出时,通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明,采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45 m减小到10 m以内,航向角稳态误差值小于5.8";而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6 m以内,航向角稳态误差小于4.7",证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。
- 高社生谢梅林赵飞
- 关键词：组合导航
- 突发灾难下大型路网中的人员疏散模型被引量：3
- 2013年
- 为减少突发灾难下人民生命财产的损失,研究适合中国国情的大型路网环境中人员疏散问题。在分析突发性灾难发生的类型、扩散模式及其对大型路网运输能力影响的基础上,设计了灾难对路段的影响矩阵;采用以公共交通为主,私家车辆为辅的人员疏散方案,建立由虚拟疏散起点模块、虚拟疏散终点模块、流量分配模块和疏散时间预测模块组成的大型路网人员疏散模型;并应用实际路网和模拟路网进行仿真。结果表明:设计的疏散模型能在较短时间内,得到最优疏散路线,并快速分配路段流量;针对大型复杂的路网,也能在1min内设计出疏散最佳的路径,并得到各疏散节点上的实时流量;该方法可以为决策人员制定疏散计划提供依据,提高受灾人员疏散效率,减少生命财产损失。
- 赵岩高社生姜微微
- 关键词：交通工程疏散模型
- 风场估计算法及其在组合导航中的应用被引量：3
- 2013年
- 风场的不稳定性和随机性会严重影响无人机、飞艇等飞行器的导航定位精度,而现有的采用线性定常模型描述风场的方法会引起较大的建模误差。为了提高对风场的估计精度,在建立风场模型时将系统噪声和量测噪声假设为随机游走噪声,在状态方程中引入时变系数,建立了一种新的一阶线性时变自回归风场模型。在风场估计中采用抗差自适应滤波算法,以控制观测异常的影响,利用估计出的风场信息对SINS/SAR/CNS组合导航系统的航迹进行修正。仿真结果表明,所建立的时变风场模型能更好地描述风场信息的变化,抗差自适应滤波算法能有效抵制观测异常,提高组合导航系统的解算精度。
- 高社生张极党进伟
- 关键词：组合导航
- 自适应GHPF及其在组合导航中的应用被引量：4
- 2013年
- 研究组合导航系统精度优化问题,针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取的问题,提出一种新的自适应GHPF算法,通过高斯-厄米特滤波来获取状态均值和协方差阵,计算自适应因子并利用自适应因子调节均值和方差,得到一种参数可调节的重要性密度函数。重要性密度函数考虑了最新量测的影响,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航计算的精度,定位性能明显优于与扩展Kalman滤波、粒子滤波以及高斯-厄米特粒子滤波。
- 薛丽高社生胡高歌
- 关键词：粒子滤波组合导航
- 一种新的非线性模型预测UPF算法被引量：2
- 2012年
- 针对现有导航解算中将模型误差作为过程噪声,并假设为高斯白噪声来处理,可能会引起较大的估计误差,甚至导致滤波器发散的问题。文章以提高导航解算精度为目的,在吸收非线性预测滤波和粒子滤波优点的基础上,提出一种新的非线性模型预测Unscented粒子滤波算法。该算法在建立系统模型时顾及了模型误差,对模型误差进行实时估计,并利用该估计值对包含模型误差的非线性、非高斯系统模型进行修正,从而提高了导航解算精度。将提出的算法应用于捷联惯性导航(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统进行仿真验证,并与预测滤波和Unscented粒子滤波进行比较,结果表明,提出的新算法不但滤波性能明显优于预测滤波和Unscented粒子滤波,而且能提高导航解算精度。
- 高怡高社生冯志华
- 关键词：预测滤波
- 权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用被引量：12
- 2012年
- 针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。
- 薛丽高社生赵岩
- 临近空间伪卫星抗风场干扰自主导航被引量：3
- 2013年
- 针对风场对临近空间伪卫星导航精度影响的问题,提出伪卫星抗风场干扰自主导航算法,以提高伪卫星的导航精度。首先,将风场模型加入伪卫星SINS/CNS/SAR组合导航的量测模型中,建立风场干扰下的SINS/CNS/SAR组合导航系统模型;然后,设计自适应UPF非线性滤波算法,将该算法用于SINS/CNS/SAR组合导航解算中,分别在考虑风场干扰和不考虑风场干扰的情况下,利用UKF、UPF和自适应UPF算法对临近空间伪卫星组合导航系统误差进行估计。仿真结果表明,在考虑风场干扰的条件下,提出的自适应UPF算法在东向、北向和天向的速度误差均控制在0.21 m/s以内,误差大小分别是现有的UKF和UPF的1/5和1/3。该算法能有效抑制风场对导航解算精度的影响,提高伪卫星的定位精度。
- 赵岩高社生冯鹏程
- 关键词：伪卫星组合导航
- SINS/CNS/SAR组合导航系统中的信息融合算法研究
- 2013年
- 在SINS/CNS/SAR组合导航系统中,存在量测信息时间不同步及系统容错性差的问题,为了获得高精度滤波结果,设计了一种新的信息融合算法。首先对各子系统量测信息进行野值检测,并对处理后的量测信息进行时间同步处理;然后利用SINS/CNS和SINS/SAR子滤波器分别进行局部滤波得到局部估计值,经系统容错检测后,由主滤波器对局部估计值进行自适应融合,实现全局滤波。仿真结果表明,量测信息时间同步处理可以优化系统定位精度;当系统出现量测异常时,所提出的融合算法可以有效检测故障并进行处理,状态估计值始终维持在稳态附近。新的融合算法能改善导航系统的容错性能,提高导航精度,设计方案具有重要的理论参考价值。
- 胡秀华赵岩
- 关键词：组合导航信息融合容错设计自适应滤波
- 抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用被引量：10
- 2011年
- 为了提高捷联惯导(SINS)/天文导航(CNS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统的定位精度,在吸收模型预测滤波和抗差自适应滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应模型预测滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波估计出系统模型误差,并对其进行实时修正,以抑制系统模型误差对导航解算精度的影响;然后利用抗差自适应因子控制观测异常,抑制观测噪声对导航解算精度的影响。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行仿真验证,并与抗差自适应滤波进行比较,结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[0.2,0.2]、[0.3m/s,0.3m/s]和[6 m,6 m]以内,滤波性能明显优于抗差自适应滤波算法,说明该算法能有效抑制系统模型误差及观测异常对导航解的影响,提高组合导航的解算精度。
- 高社生宋飞彪姜微微
- 关键词：信息融合
- 自适应SDV-UPF算法及其在紧组合中的应用被引量：4
- 2014年
- 针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取和系统状态协方差阵可能出现的负定性问题,提出一种新的自适应奇异值分解无迹粒子滤波(ASVD-UPF)算法。该算法采用自适应因子修正动力学模型误差,通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性,并以改进的UKF算法产生重要性密度函数,以弥补粒子滤波的缺陷,使该算法适用于非线性、非高斯系统模型的滤波计算。将提出的算法应用到所设计的GPS/SINS/PL紧组合导航系统中进行仿真验证,结果表明,提出算法的经、纬度误差、速度误差和姿态误差范围分别控制在(-0.5″,+0.5″)、(-0.8 m/s,+0.8 m/s)和(-1′,+1′)以内,误差估计的精度和收敛速度明显优于UKF和PF算法,能提高组合导航系统的解算精度。
- 赵岩高社生杨一
- 关键词：伪距奇异值分解
