摘要：—本文设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器，并给出了滤波算法。提出了一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法，并应用于ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的最优综合校正中。理论分析及计算机仿真结果均表明，应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的定位精度及容错能力。

摘要：为满足自主式水下航行器(AUV)应对水下复杂环境和水下高精度导航的需求,提出了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒计程仪(DVL)、磁罗经导航系统(MCP)和地形辅助导航系统(TAN)的水下组合导航系统方案,设计了一种基于BP神经网络的自适应滤波算法,建立了卡尔曼滤波器的线性滤波方程和导航传感器的量测方程,根据数学模型进行仿真实验。仿真结果表明,导航传感器和基于神经网络的自适应滤波技术的应用大大提高了AUV的导航精度和自适应能力。

摘要：以Pioneer3-AT型室外轮式移动机器人为平台,采用码盘、陀螺仪、电子罗盘和GPS对机器人进行定位,设计了一种新型的联合卡尔曼滤波器,以逐级滤波的方式融合多传感器信息.首先将里程计和陀螺仪相融合,然后将融合后的定位信息与电子罗盘相融合,最后与载波相位差分GPS(RTK-GPS)相融合.该滤波器可以补偿传感器的累积误差,消除输出波动,实现机器人较高精度的定位.城市环境下RTK-GPS经常因为建筑物的遮挡而失去差分状态,定位精度不稳定,滤波器根据RTK-GPS定位精度的不同状态,选取不同的系统量测噪声协方差矩阵,使算法可以自动适应RTK-GPS传感器定位精度的变化,因此定位方法具有鲁棒性.实验结果表明,机器人可以稳定地实现0.4m的定位精度.

摘要：　研究单兵定位导航系统的GPS导航信息与航位推算信息的数据融合方法,采用卡尔曼滤波技术设计了联合卡尔曼滤波器,给出联合滤波算法并仿真.该滤波器具有较高的系统容错性能,数据计算量小,但局部估计精度为常规水平.