采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法
CSTR:
作者:
作者单位:

(南京理工大学自动化学院,南京210094)

作者简介:

杨春(1989-), 男, 博士生, 从事组合导航信息融合、故障诊断和系统重构等研究;郭健(1974-), 男, 教授, 博士生导师, 从事智能控制与智能系统、导航制导等研究.

通讯作者:

E-mail: yangguang326@126.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61673217,61673214,61673219).


Fuzzy adaptive unscented Kalman filter integrated navigation algorithm using Chi-square test
Author:
Affiliation:

(School of Automation,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对低成本惯性测量单元精度受载体机动影响大、先验知识难以准确获知的问题,提出一种采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法.首先,根据惯性测量单元的基本情况构造系统噪声的粗略模型;然后,引入卡方检验对系统状态模型进行评估,得到相应的卡方检验值;最后,通过预设的模糊逻辑函数和卡方检验值求取系统噪声估计值,得到具有系统噪声统计特性调整的自适应无迹卡尔曼滤波算法.所提出的算法可以克服低成本惯性测量单元难以准确获知先验知识的缺陷.通过SINS/GPS组合导航系统的仿真实例,验证了所提出算法的有效性.

    Abstract:

    The system's error characteristics is hard to be available when the low cost inertial measurement unit(IMU) is used, because the accuracy of this unit will be changed due to the aircraft manoeuvre. To address this problem, a fuzzy adaptive unscented Kalman filter using Chi-square test(CTFA-UKF) is presented for the integrated navigation system. A rough model of system noise statistics is constructed according to the IMU. Then, the system model can be evaluated through the Chi-square test, and the test value can be obtained. Finally, the estimation of system noise statistics can be calculated by the presupposed fuzzy logic function and test value. The CTFA-UKF can overcome the defect of the low cost IMU. To be concrete, an SINS/GPS integrated navigation system is simulated to verify the effectiveness of the proposed algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨春,郭健,张磊,等.采用卡方检验的模糊自适应无迹卡尔曼滤波组合导航算法[J].控制与决策,2018,33(1):81-87

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  • 在线发布日期: 2017-12-07
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