车延庭
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于模型预测的无人机组合陀螺在线标定被引量：1
- 2013年
- 为解决无人机长时间航行时,由于环境等因素的变化,导致陀螺漂移、标度因数误差和陀螺安装轴不正交误差的问题,借助天文导航系统(CNS:Celestial Navigation System)提供的高精度姿态信息,基于四元数误差建立陀螺在线标定误差模型,提出一种基于模型预测的捷联惯性导航系统(SINS:Strap Down Inertial Navigation System)/CNS组合陀螺在线标定混合滤波方法。仿真结果表明,该方法能够很好地适用于在线标定,不仅满足标定精度要求,而且降低了滤波的计算量,提高了滤波的数值稳定性。
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- 关键词：混合滤波
- 基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法被引量：1
- 2013年
- INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度,但在GPS信号失效时,导航定位误差会显著漂移。为解决此问题,提出了一种基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法。首先,使用基于傅里叶基神经网络的频谱分析方法建立起INS系统机动信号与INS/GPS组合导航系统机动信号之间的频域传递函数;然后,将此频域传递函数转换到时域,得到时域脉冲响应模型;将得到的时域脉冲响应模型与INS机动信号卷积,将卷积之后的信号作为INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的过渡信号。仿真实验证明,该模型可以有效抑制INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的定位误差漂移。
- 贾鹤鸣宋文龙车延庭
- 关键词：惯性导航系统全球定位系统频谱分析傅里叶变换最小二乘法
- ISR-CDKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用被引量：4
- 2013年
- 扩展卡尔曼滤波(EKF:Extended Kalman Filter)精度低,而且需要计算复杂的雅可比(Jacobian)矩阵;而中心差分卡尔曼滤波(CDKF:Central Difference Kalman Filter)虽然精度稍高,但计算量大,且算法不稳定。为此,提出了迭代测量更新的平方根中心差分卡尔曼滤波(ISR-CDKF:Iterative Square Root Central DifferenceKalman Filter)算法,并应用于SINS大方位初始对准中。通过滤波仿真表明,ISR-CDKF算法不仅具有更高的精度和收敛性,同时具有较强的数值稳定性。
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- 关键词：大方位失准角捷联惯导
- MPF-CKF在SINS大方位失准角初始对准中的应用
- 2013年
- 针对捷联惯导系统在大方位失准角情况下的初始对准问题,提出了一种基于MPF-CKF的非线性滤波方法.MPF-CKF将部分惯性器件误差作为模型误差,降低了系统的维数,不仅提高了初始对准的精度,而且克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.通过滤波仿真比较,进一步表明了MPF-CKF能提高SINS在大方位失准角初始对准中的估计精度和收敛速度.
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- 关键词：捷联惯导大方位失准角
- 基于GP-SRCDKF的初始对准技术研究
- 2014年
- 随着对惯性导航系统中对准时间要求的不断提高,初始对准需要在大方位失准角条件下进行,此时需采用非线性滤波方法来实现初始对准。基于此,提出高斯过程回归平方根中心差分卡尔曼滤波算法(GP-SRCDKF)。将高斯过程回归融入到SRCDKF算法中,利用高斯过程得到系统回归模型及噪声协方差,用回归模型代替状态方程和观测方程,对相应的噪声协方差进行实时自适应调整。该算法不仅克服了扩展卡尔曼滤波滤波精度低、需要计算雅可比矩阵的不足,而且可解决传统滤波容易受系统动态模型不确定和噪声协方差不准确的限制。仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性。
- 贾鹤鸣宋文龙牟宏伟车延庭
- 关键词：大方位失准角捷联惯导自适应调整
