基于组合导航系统的非线性高斯滤波算法
作者:
作者单位:

1. 哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;
2. 北京宇航系统工程研究所,北京100076.

作者简介:

王硕

通讯作者:

中图分类号:

V 448.2

基金项目:

国家自然科学基金项目(61573115).


Gaussian non-linear filter algorithm based on integrated navigation system
Author:
Affiliation:

1. School of Astronautics,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China;
2. Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering,Beijing 100076,China.

Fund Project:

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    摘要:

    由于组合导航系统具有强非线性和模型不确定性的特点, 工程中扩展卡尔曼滤波无法满足组合导航系统实际应用的要求. 为此, 针对贝叶斯框架下高斯类非线性滤波算法的估计性能给出具体分析. 首先, 在估计点处对非线性函数进行泰勒展开获得泰勒近似, 通过一阶矩和二阶矩分析滤波算法的近似精度; 然后, 通过数值稳定性对非线性滤波算法进行分析; 最后, 分别采用低维和高维模型对各滤波算法进行对比分析, 为组合导航系统的实践提供借鉴.

    Abstract:

    Because of the strong nonlinearity and model uncertainty in the integrated navigation system, the classical extended Kalman filter cannot satisfy the actual application requirement of the integrated navigation system. The concrete analysis of the estimation performance of the Gaussian nonlinear filter under Bayes framework is given. Firstly, the Taylor approximation is obtained by the Taylor expansion of the nonlinear function at the estimation points, and the approximate precision of the filter algorithm is analyzed by the first and second moment. Then, the nonlinear filter algorithm is analyzed by the numerical stability. Finally, the low-dimensional and the high-dimensional test model is used to analyze and compare several Gaussian filter algorithms. The results provide reference for the practice of the integrated navigation system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王硕 宋申民 于浛 史小平.基于组合导航系统的非线性高斯滤波算法[J].控制与决策,2016,31(9):1645-1653

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  • 收稿日期:2015-08-17
  • 最后修改日期:2016-01-22
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-09-20
  • 出版日期: