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联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用

1858595 2009-08-18 | rar | 141 | 次下载 | 5积分

资料介绍

本文提出了基于无复位联邦卡尔曼滤波的信息融合算法，建立了惯性/卫星/天文组合导航系统的误差模型，并进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法具有较强的容错性。
关键词：联邦滤波；组合导航；容错惯性导航（INS，Inertial Navigation System）是二十世纪初发展起来的，它具有自主导航能力，不需要任何外界电磁信号就可给出载体的姿态、速度和位置信息，抗外界干扰强，在初始条件正确的情况下，惯性导航系统的短期精度高。因此惯性导航系统一般作为主要导航设备。但是，惯性导航系统存在导航误差随时间积累的问题，这是惯导系统的主要缺点。全球定位系统（GPS，Global Positioning System）是当前最先进的导航定位系统，它的定位精度极高，也可给出位置信号和速度信号。但GPS有以下缺点[1]：动态环境中可靠性差；非自主性；数据输出频率低等。天文导航系统[2]（CNS, Celestial Navigation System）是利用天空中的恒星作为导航信息源，能提供不随时间漂移的位置和航向等辅助信息的导航系统，它的隐蔽性好、自主性强、定位定向精度高，但易受气候条件的限制，数据输出频率低。如果将INS、GPS、CNS导航系统进行组合便可充分发挥各自的优点，克服各自的缺点，实现在高动态和强电子干扰环境下实时高精度的导航定位，而且可以克服美国GPS政策的限制，在航空、航天导航和武器制导等方面应用非常广泛。
如何将不同传感器的信息进行融合是组合导航系统设计中关键技术之一，卡尔曼滤波是目前应用较多的信息融合算法，而联邦滤波器又以算法简单和容错性好而受到了普遍的重视。