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题名卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究
被引量：13
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作者
李睿佳
李荣冰
刘建业
熊智
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机构
南京航空航天大学导航研究中心
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第A01期75-78,共4页
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基金
国家自然科学基金(60804058)
航空科学基金(20080852012)
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文摘
高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。
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关键词
惯性导航系统
全球定位系统
事后信息融合
卡尔曼滤波
固定区间最优平滑
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Keywords
INS
GPS
off-line data fusion
kalman filter
RTS fixed-interval smoothing
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种导航传感器试飞基准获取方法研究
被引量：1
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作者
侯玉宏
梁葆华
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机构
中国飞行试验研究院
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出处
《电光与控制》
北大核心
2014年第7期95-97,106,共4页
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基金
"十一五"航空支撑项目(619010803)
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文摘
在简要分析导航传感器试飞现状的基础上,提出了利用数据融合算法获取导航传感器数据基准的实现方案,在方案中充分考虑了不同导航传感器的性能特性,提出了基于集中Kalman滤波的试飞导航数据初步融合和在Kalman滤波基础上利用固定区间平滑滤波实现全局信息优化融合的导航传感器基准获取方法,并利用试飞数据对融合算法进行了验证。结果表明:该方法有效利用了不同传感器的特性和事后数据处理的优势,融合输出精度较融合前有明显提高,为导航传感器的试飞评估提供了新的思路和方法。
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关键词
飞行试验
导航传感器基准
量测融合
卡尔曼滤波
固定区间最优平滑滤波
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Keywords
flight test
navigation sensor benchmark
fusion of measure
Kalman filter
fixed-intervalsmooth filtering
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分类号
V217.39
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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