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基于UKF的INS/GNSS/CNS組合導(dǎo)航最優(yōu)數(shù)據(jù)融合方法

發(fā)布時(shí)間:2024-05-13 00:03
  為了提高INS/GNSS/CNS組合系統(tǒng)的導(dǎo)航精度,提出了一種基于UKF的多傳感器最優(yōu)數(shù)據(jù)融合方法。該方法具有兩層融合結(jié)構(gòu),第一層中,GNSS和CNS分別通過兩個(gè)局部UKF濾波器與INS組合,以并行的方式獲得INS/GNSS和INS/CNS子系統(tǒng)的局部最優(yōu)狀態(tài)估值;第二層中,根據(jù)線性最小方差準(zhǔn)則推導(dǎo)出一種矩陣加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法,對(duì)局部狀態(tài)估值進(jìn)行融合,獲取系統(tǒng)狀態(tài)的全局最優(yōu)估計(jì)。提出的方法無需采用方差上界技術(shù)對(duì)局部狀態(tài)進(jìn)行去相關(guān)處理,克服了聯(lián)邦卡爾曼濾波(FKF)及其優(yōu)化形式存在的缺陷。仿真結(jié)果表明,相比于FKF,提出方法的導(dǎo)航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其導(dǎo)航精度也可至少提高21.0%。

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

圖1各系統(tǒng)狀態(tài)在不同機(jī)動(dòng)情況下的可觀測度從圖1可以看出,在機(jī)動(dòng)后SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀

圖1各系統(tǒng)狀態(tài)在不同機(jī)動(dòng)情況下的可觀測度從圖1可以看出,在機(jī)動(dòng)后SINS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)狀

Λ=(8)為對(duì)角陣,σj(σ1≥σ2≥…≥σr)為Ms(i)的奇異值。(4)通過式(7)計(jì)算出每一個(gè)奇異值所對(duì)應(yīng)的初始狀態(tài)向量X(0),根據(jù)X(0)的大小即可判斷出POS各系統(tǒng)狀態(tài)的可觀測性,其對(duì)應(yīng)的奇異值可作為系統(tǒng)狀態(tài)的可觀測度大校X(0)=(U·Λ·V′)-1Ys(9)系統(tǒng)狀....



本文編號(hào):3972085

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