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一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法被引量：4: 1; 作者刘丽丽林雪原陈祥光《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2021年第4期77-84,共8页; 针对多传感器组合导航系统中各子导航传感器数据采样率不同且呈有理数倍的这一特殊问题,提出了一种组合导航系统的信息融合算法。首先将多传感器组合导航系统的原始状态方程变换成状态数据块向量与当前状态向量之间的关系,进而构成新的... 展开更多; 关键词异步融合状态数据块向量多传感器组合导航系统多尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感器组合导航系统的联邦UKF算法研究被引量：8: 2; 作者朱璐瑛孙炜玮 +1 位作者刘成铭孙兆玮《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期91-98,共8页; 多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦UKF算法。首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准UKF进行了简化;然后,以简化UKF为基础... 展开更多; 关键词联邦UKF 简化UKF 多传感器组合导航姿态融合容错性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法被引量：3: 3; 作者荆蕾孙炜玮 +2 位作者潘新龙乔玉新韩真真《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期164-171,共8页; 目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based ad... 展开更多; 关键词变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波测量噪声方差未知多传感器组合导航系统集中式融合算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于交互式多模型的多传感器组合导航系统被引量：4: 4; 作者林雪原《兵工自动化》 2011年第6期27-30,共4页; 针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组... 展开更多; 关键词多传感器组合导航交互式多模型滤波器融合算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感器组合导航中的数据融合: 5; 作者曹正文代朝阳 +1 位作者侯爱琴邢天璋《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期719-722,共4页; 目的通过估计误差方差阵,对多传感器组合导航系统中不同的融合数据进行定位精度比较,为系统定位提供选择数据的依据。方法基于递推加权最小二乘法研究多传感器组合导航系统中的数据融合,讨论估计误差方差阵的推导过程及系统定位精度的... 展开更多; 关键词多传感器组合导航数据融合递推加权最小二乘法估计误差方差阵定位精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法被引量：6: 6; 作者范欣张福斌 +1 位作者张永清汪刚《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期78-81,共4页; 为了提高远程自主水下航行器组合导航系统的导航精度,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航系统方案。在建立SINS、DVL、LBL、深度计和航向传感器的误差模型的基础上,推导了多传感器信息融合模型,详细设计联邦滤波器结构,并给出各... 展开更多; 关键词 AUV 多传感器组合导航联邦滤波器信息融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法被引量：6: 7; 作者林雪原王萍 +2 位作者许家龙刘立宁陈祥光《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第12期1211-1215,共5页; 组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的... 展开更多; 关键词简化UKF 序贯UKF 多传感器组合导航集中常规卡尔曼滤波算法经典集中线性UKF算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法被引量：4: 1; 作者刘丽丽林雪原陈祥光; 机构烟台南山学院电气与电子工程系北京理工大学; 出处《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2021年第4期77-84,共8页; 基金国家自然科学基金(60874112,61673208) 烟台市“双百计划”人才项目(YT201803)。; 文摘针对多传感器组合导航系统中各子导航传感器数据采样率不同且呈有理数倍的这一特殊问题,提出了一种组合导航系统的信息融合算法。首先将多传感器组合导航系统的原始状态方程变换成状态数据块向量与当前状态向量之间的关系,进而构成新的状态方程,而原始量测方程表达为与状态数据块向量之间的关系,进而构成新的量测方程。然后基于具有尺度与小波特性的矩阵算子,给出了改进异步融合算法的具体实现步骤。最后将该算法应用于CNS/GNSS/SINS/高度表多传感器组合导航系统。仿真结果表明,相对于传统算法,位置、速度和姿态精度可分别提高约20%、15%和10%,验证了本算法的高精度特性和可行性。; 关键词异步融合状态数据块向量多传感器组合导航系统多尺度; Keywords asynchronous fusion state data block vector multi-sensor integrated navigation system multi-scale; 分类号 V249.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多传感器组合导航系统的联邦UKF算法研究被引量：8: 2; 作者朱璐瑛孙炜玮刘成铭孙兆玮; 机构烟台南山学院工学院海军航空大学东海热电有限公司; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期91-98,共8页; 基金国家自然科学基金(60874112,61673208) 山东省自然科学基金(2016ZRA06068)项目资助。; 文摘多传感器组合导航系统是一种典型的非线性系统,为了提高其滤波精度,本文提出了多传感器组合导航系统联邦UKF算法。首先,在建立多传感器组合导航系统的非线性状态方程及线性量测方程的基础上,对标准UKF进行了简化;然后,以简化UKF为基础提出了多传感器组合导航系统的联邦UKF算法,并设计了姿态融合算法及其故障检测函数以验证该算法的容错性能;最后,以GNSS/CNS/SINS多传感器组合导航系统为例进行了仿真验证。仿真结果表明,相对于联邦线性卡尔曼滤波器,联邦UKF算法可提高位置及姿态精度约25.8%、22.2%,同时继承了联邦线性卡尔曼滤波器的容错性能。; 关键词联邦UKF 简化UKF 多传感器组合导航姿态融合容错性能; Keywords federal UKF simplified UKF multi-sensor integrated navigation system attitude fusion fault-tolerant performance; 分类号 TN966 [电子电信—信号与信息处理] V249.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法被引量：3: 3; 作者荆蕾孙炜玮潘新龙乔玉新韩真真; 机构烟台南山学院智能科学与工程学院海军航空大学山东东海热电有限公司; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期164-171,共8页; 基金国家自然科学基金(62076249) 山东省自然科学基金(ZR2020MF154)项目资助。; 文摘目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。; 关键词变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波测量噪声方差未知多传感器组合导航系统集中式融合算法; Keywords variational Bayesian adaptive Kalman filter unknown measurement noise variance multi-sensor integrated navigation centralized fusion algorithm; 分类号 TN966 [电子电信—信号与信息处理] V249.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于交互式多模型的多传感器组合导航系统被引量：4: 4; 作者林雪原; 机构海军航空工程学院电子信息工程系; 出处《兵工自动化》 2011年第6期27-30,共4页; 基金国家自然科学基金(60874112) "泰山学者"建设工程专项经费资助; 文摘针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组合导航系统,并与单一模型下的卡尔曼滤波方法进行比较。仿真实验结果表明,该方法能提高组合导航系统的滤波精度与可靠性,但当实际的模型集不能覆盖实际的所有模态时,系统的滤波精度会有所下降。; 关键词多传感器组合导航交互式多模型滤波器融合算法; Keywords multi-sensor integrated navigation system interacting multi-model filter fusion algorithm; 分类号 V241.6 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多传感器组合导航中的数据融合: 5; 作者曹正文代朝阳侯爱琴邢天璋; 机构西北大学信息科学与技术学院; 出处《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期719-722,共4页; 基金西北大学2005年科研基金资助项目(04ZW56); 文摘目的通过估计误差方差阵,对多传感器组合导航系统中不同的融合数据进行定位精度比较,为系统定位提供选择数据的依据。方法基于递推加权最小二乘法研究多传感器组合导航系统中的数据融合,讨论估计误差方差阵的推导过程及系统定位精度的计算。结果仿真结果表明,由于采用的递推加权最小二乘法比最小二乘法更能反应实际测量过程,可更有效地组合多个数据,系统定位性能要好。结论为多传感器组合导航系统提供了一种有效的数据融合方法,对工程的预研和实施有非常重要的意义。; 关键词多传感器组合导航数据融合递推加权最小二乘法估计误差方差阵定位精度; Keywords multi-sensors integrated navigation data mixing together recurrence weighted least square method variance matrix of estimated error position accuracy; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法被引量：6: 6; 作者范欣张福斌张永清汪刚; 机构西北工业大学航海学院; 出处《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第3期78-81,共4页; 基金国防科技预研基金项目资助(08J4.2.2); 文摘为了提高远程自主水下航行器组合导航系统的导航精度,提出了一种基于多传感器信息融合的组合导航系统方案。在建立SINS、DVL、LBL、深度计和航向传感器的误差模型的基础上,推导了多传感器信息融合模型,详细设计联邦滤波器结构,并给出各传感器输出频率不同时滤波器的解决方案。最后进行仿真试验,仿真结果表明该方法能充分融合多导航传感器信息,提高了远程自主水下航行器的导航精度。; 关键词 AUV 多传感器组合导航联邦滤波器信息融合; Keywords AUV multi-sensor integrated navigation federated filter information fusion; 分类号 U666.11 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法被引量：6: 7; 作者林雪原王萍许家龙刘立宁陈祥光; 机构烟台南山学院工学院航天晨光股份有限公司北京理工大学化学与化工学院; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第12期1211-1215,共5页; 基金国家自然科学基金(60874112,61673208) 山东省自然科学基金(2016ZRA06068)。; 文摘组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。; 关键词简化UKF 序贯UKF 多传感器组合导航集中常规卡尔曼滤波算法经典集中线性UKF算法; Keywords simplified UKF sequential UKF multi-sensor integrated navigation system conventional centralized Kalman filter classical centralized linear UKF algorithm; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法	刘丽丽林雪原陈祥光	《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多传感器组合导航系统的联邦UKF算法研究	朱璐瑛孙炜玮刘成铭孙兆玮	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法	荆蕾孙炜玮潘新龙乔玉新韩真真	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于交互式多模型的多传感器组合导航系统	林雪原	《兵工自动化》	2011	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多传感器组合导航中的数据融合	曹正文代朝阳侯爱琴邢天璋	《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法	范欣张福斌张永清汪刚	《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于序贯UKF的GNSS/CNS/SINS组合导航最优融合算法	林雪原王萍许家龙刘立宁陈祥光	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料