自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用

针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer（里程计）初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削...

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Published in测绘学报 Vol. 45; no. 2; pp. 157 - 163
Main Author 李增科 王坚 高井祥 姚一飞
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,江苏 徐州 221116 2016
中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州 221116%中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州,221116
Subjects
GPS-INS-Odometer组合导航
信息分配因子
联邦滤波器
自适应因子
自适应因子
GPS-INS-Odometer组合导航
information al location factor
联邦滤波器
federated filter
信息分配因子
GPS-INS-Odometer integrated navigation
adaptive factor
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ISSN1001-1595

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Summary:针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer（里程计）初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。
Bibliography:GPS-INS-Odometer integrated navigation;federated filter;adaptive factor;information allocation factor
11-2089/P
LI Zengke,WANG Jian,GAO Jingxiang,YAO Yifei（1. NASG Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China~ 2. School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China）
In multi-sensor integrated navigation,extensive observation information,low computational efficiency and weak robust ability will lead to poor navigation performance.An adaptive federated filter is proposed and applied in GPS-INS-Odometer integrated navigation.First the dynamical model and observation model of GPSINS-Odometer integrated navigation are introduced.Information allocation factor and adaptive factor are compared to find out their common characteristic.The equivalence property between federated filter and adaptive filter is proved and the condition of equivalence is built.The information allocati
ISSN:1001-1595