發(fā)布時(shí)間：2024-06-30 18:59

　　針對(duì)航空測(cè)繪、SAR雷達(dá)成像等場(chǎng)合,傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)卡爾曼濾波組合導(dǎo)航精度無法滿足工程需求的問題。提出了雙向?yàn)V波和RTS固定區(qū)間平滑算法,用集中式卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)了慣性/衛(wèi)星實(shí)時(shí)組合導(dǎo)航系統(tǒng),設(shè)計(jì)了組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)后處理算法,分別用雙向?yàn)V波算法和RTS算法對(duì)導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行了平滑處理。用模擬軌跡數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,雙向?yàn)V波和RTS平滑算法的解算精度相比常規(guī)卡爾曼實(shí)時(shí)濾波有明顯提高,尤其是在衛(wèi)星信號(hào)失鎖情況下可以顯著改善導(dǎo)航效果。

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【部分圖文】：

圖1獨(dú)立捷聯(lián)解算TFS算法流程圖

圖1獨(dú)立捷聯(lián)解算TFS算法流程圖v=－vwib=－wibwie=－w}ie(12)這樣就可以把逆向?yàn)V波看成時(shí)間正向進(jìn)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(dá)形式。但在實(shí)際工程應(yīng)用環(huán)境中經(jīng)常不具備條件進(jìn)行逆向初始對(duì)準(zhǔn)，這時(shí)候就只能使用前向?yàn)V波的標(biāo)稱軌跡，且在對(duì)初始....

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(chǔ)上進(jìn)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(lián))位置誤差丟失

圖3ＲTS、TFS(無后向捷聯(lián))位置誤差丟失。圖4給出了獨(dú)立后向捷聯(lián)解算雙向?yàn)V波的FKF、BKF、融合結(jié)果的位置估計(jì)方差比較，圖5給出FKF、獨(dú)立后向捷聯(lián)解算雙向?yàn)V波和ＲTS平滑導(dǎo)航位置誤差比較。圖4TFS(獨(dú)立后向捷聯(lián))位置估計(jì)協(xié)方差由圖4可見，F(xiàn)KF濾波均方差由前向后收斂，B....

圖5ＲTS、TFS(獨(dú)立后向捷聯(lián))衛(wèi)星失鎖仿真果

圖3ＲTS、TFS(無后向捷聯(lián))位置誤差丟失。圖4給出了獨(dú)立后向捷聯(lián)解算雙向?yàn)V波的FKF、BKF、融合結(jié)果的位置估計(jì)方差比較，圖5給出FKF、獨(dú)立后向捷聯(lián)解算雙向?yàn)V波和ＲTS平滑導(dǎo)航位置誤差比較。圖4TFS(獨(dú)立后向捷聯(lián))位置估計(jì)協(xié)方差由圖4可見，F(xiàn)KF濾波均方差由前向后收斂，B....

本文編號(hào)：3998941