摘要：由于INS/SAR组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,从而造成了量测的不等间隔频率输出和量测信息滞后。针对上述问题,采用常规的卡尔曼滤波算法难以获得高的滤波精度。本文首先分析了常规卡尔曼滤波器工作过程;然后在此基础上,提出了采用非等间隔并解决滞后的滤波算法以解决上述问题。本文利用系统状态转移矩阵的特性,设计了相应的非等间隔卡尔曼滤波算法,以解决非等间隔量测的问题;同时,在该非等间隔卡尔曼滤波算法的基础上,提出了解决量测滞后的方案。并通过协方差分析的方法对比分析了常规卡尔曼滤波器,非等间隔卡尔曼滤波器和解决滞后效应的滤波算法三种情况下的滤波精度。仿真结果验证了本文提出的算法具有较高的滤波精度。

摘要：为解决异步多传感器组合存在的信息更新频率不同步,借鉴联邦滤波子滤波器的结构设计,提出在集中滤波器内根据组合时刻量测值的不同,选择相应量测矩阵进行切换的方法实现多传感器的异步组合.同时在该算法的基础上,利用非延时量测信息补偿滞后量测的方法,解决了多传感器组合量测滞后的问题.该算法在GPS/CNS/SINS组合导航实时仿真系统的应用表明,量测矩阵的切换对系统状态变量的滤波迭代没有不利影响,补偿量测滞后的方法对降低滤波误差有明显作用,滤波结果精度较高.

摘要：由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间,而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时,因此,SAR/INS/北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题,采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此,本文在分析SAR/INS/北斗组合导航系统工作过程的基础上,结合卡尔曼滤波的具体原理,设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案,并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法,从而可以有效处理SAR/INS/北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行,该方案对SAR/INS/北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。

摘要：针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.