DRGPS组合导航非线性自适应信息融合算法研究.pdf

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1、第26卷第9期传感技术学报V01．26No．9CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS2013年9月Sep．2013StudyofDR／GPSIntegratedNavigationonNonlinearAdaptiveDataFusionAlgorithmCAOMenglong，YAOShumei(CollegeofAutomotionandElectronicEngineering，QingdaoUniversityofScienceandTechnology，QingdaoShandong266042，China)Abstrac

2、t：Aimingatdataprocessingofpracticeengineering，thesystemmathematicsmodelsarepropoundedwhichisbasedoncompensatingforsomemodelnonlineare／Totsaccordingtotheprincipleofdatafusion．Anewimprovedschemenamednonlinearrobustdatafusionalgorithmisbroughtforward．Byestimatingboththestateandnoisewhich

3、includingunmodelledpartandhighorderitem，thesensitivityofthealgorithmtothemodelisimproved．TheeffectoftheimprovedalgorithmistestedbythesimulationintheenvironmentofMATLAB．Theexperimentalresultsdem—onstratethatthisalgorithmcanimprovetheaccuracyoftheintegratednavigationsystem，thushastheval

4、ueofpracticeapplication．Keywords：datafusion；integratednavigation；adaptive；nonlinearEEACC：7230doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2013．09．009DR／GPS组合导航非线性自适应信息融合算法研究曹梦龙，姚树梅(青岛科技大学自动化与电子工程学院，山东青岛266042)摘要：针对实际工程中组合导航系统采集数据融合处理问题，建立了系统实测数学模型，提出了基于非线性系统的白适应信息融合算法，将系统未建模部分及高阶项作为噪声项与状态向量进行耦合估计，改善滤

5、波算法对模型误差以及噪声假设的敏感性，通过仿真对比验证算法改进前后的效果，并用于DR／GPS组合导航系统。实验结果表明提出的数据融合算法能够提高系统的精确性，具有一定的实用价值。关键词：数据融合；DR／GPS组合导航；自适应；非线性中图分类号：TP3O文献标识码：A文章编号：1004—1699(2013)09—1224—04随着控制系统的不断发展，多传感器测量信息据常为有色噪声，所以进行误差建模的过程就是通问题引起人们的广泛关注及研究。在低成本车辆导过成型滤波器将有色噪声白化的过程。在理想情况航系统中一般采用航位推算系统(DR)和全球定位下，这些滤波能可以得到较好

6、的效果，然而在大多数系统(GPS)系统来构成优势互补的组合定位系统。情况下噪声统计是未知的，用错误的噪声统计设计如何通过对传感器获得的观测信息进行优化处理，扩展卡尔曼滤波器也将使滤波器误差增大甚至发得到目标状态或系统的最有估计值是本论文研究的散。针对上述问题，根据组合系统的数据融合原理，主要内容¨。在Kalman滤波器之后，信息融合理本文提出了非线性自适应信息融合算法。将系统未论的发展基本上都是对卡尔曼滤波进行的一些改进建模部分及高阶项作为噪声项与状态向量进行耦合及推广。对于非线性系统，通过对系统模型局部线估计，与扩展卡尔曼滤波相比，减少了观测方程线性性化再应用K

7、alman滤波算法，这是解决非线性系统化时，线性误差对DR系统滤波结果的影响。改善状态估计问题的主要方法，而在线性化过程中无疑了滤波算法对模型误差以及噪声假设的敏感性，提会引入模型误差。另外，卡尔曼滤波算法要求系统高了系统状态估计的精确性。状态噪声量和观测噪声量是白噪声，而实际工程中文中首先介绍非线性系统自适应信息融合算法采集的数据是含有相互污染的故障数据，得到的数基本原理，并以DR／GPS组合导航作为背景，通过计收稿日期：2013—05—28修改日期：2013—09—03第9期曹梦龙，姚树梅：DR／GPS组合导航非线性自适应信息融合算法研究1225算机仿真比较基

8、本卡尔曼滤