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[發明專利]一種基于卡爾曼濾波及反饋控制的組合導航智能對準方法在審

專利信息
申請號: 201410233578.1 申請日: 2014-05-29
公開(公告)號: CN103983998A 公開(公告)日: 2014-08-13
發明(設計)人: 李擎;孫曉溪;蘇中;付國棟;劉寧 申請(專利權)人: 北京信息科技大學
主分類號: G01S19/49 分類號: G01S19/49
代理公司: 北京市合德專利事務所 11244 代理人: 王文會;劉榜美
地址: 100101 北京市朝*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 卡爾 濾波 反饋 控制 組合 導航 智能 對準 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于高精度組合導航快速定位領域,尤其涉及一種基于卡爾曼濾波及反饋控制的組合導航智能對準方法。?

背景技術

近年來,隨著各種通訊工具和交通工具的快速發展,各種電子產品對于導航定位的需求日益增多,相應的需求也推動了精確快速定位技術的發展,并且這種趨勢在未來的時間里有增無減。在現如今的導航技術中,衛星導航和慣性導航是最常見的兩種導航模式,其中全球衛星導航系統(global?position?system,GPS)是最普及的一種導航方式,并且隨著3G技術的發展,衛星導航也在經歷著一場蛻變,其應用產業在國民經濟發展中占據著越來越重要的地位,特別是十一五期間,衛星導航在航空,海路,鐵路,建筑,電信等領域都會有巨大的發展空間。雖然GPS能夠提供精確且持續穩定的位置信息,但是有易受電磁干擾,易受外界遮擋物干擾的缺點,所以一些密閉的,情況復雜的室內或地下環境限制了它工作的有效性,從而無法提供精確的導航位置信息。慣導系統(inertial?navigation?system,INS)具有自主性,不易受外界干擾,短時高精度的特點,但它因自身陀螺特性的緣故,雖然可以實現自主導航,誤差卻隨時間的積累而積累,長時間運行時會導致導航精度嚴重不足。為了消除GPS和INS兩種導航模式的各自缺點,人們將他們融合在了一起,綜合二者優點,形成了GPS和INS結合的組合導航技術,大大改善了各自的導航精度和系統穩定性,提高了導航定位的質量,而卡爾曼濾波技術不僅用作為組合導航系統的狀態估計器,而且用于INS自對準的失準角估計。?

上世紀六十年代,kalman把狀態空間模型概念引入濾波理論,利用最小均方誤差為估計的最佳準則,導出了一套遞推估計的算法。由量測值重構系統的狀態向量,模擬系統狀態,根據系統的量測值來消除系統的隨機干擾,后人稱之為卡爾曼濾波理論,該方法是導航等工程領域估計失準角的一般方法。該算法要求精確的系統動力學模型,以及系統噪聲和量測噪聲的統計特性,且這些信息在濾波過程中要固定不變,然而在實際應用中,系統建模的不精確以及各種干擾因素的存在,使得濾波誤差較大甚至使濾波器發散。這其中對噪聲的量測和估計就顯得尤為重要。因此學者們根據工程的特性和需求,提出了許多改進卡爾曼濾波的方法,分別應用在不同的濾波工作環境,這其中結合了機器學習相關理論的自適應卡爾曼濾波應用廣泛,改善效果拔群,研究意義非常深遠。?

支持向量機(Support?Vector?Machine,SVM)屬于機器學習的理論之一,其根據樣本信息在模型的復雜性(即對特定訓練樣本的學習精度)和學習能力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷,從而獲得最好的推廣能力,在有限樣本的條件下得到最優的學習效果,多用在智能系統中通過訓練智能因子調節系統參數以改善系統性能。在傳統的支持向量機模型中,對于每一個訓練樣本的誤差懲罰參數是不變的,即一個恒定的參數,而實際應用中,由于實際的數據各自的重要性不同,會導致支持向量機算法推廣能力較弱,預測精度不理想,所以這也是國內外學者在改進支持向量機性能上面的重點研究部分。?

在慣性基導航領域,由于失準角估計時間過長所導致的導航精度不足直接影響載體任務的執行。所以,有效的解決導航失準角估計時間長及濾波性能不佳的問題一直是提高組合導航性能的重要環節之一。?

發明內容

為了解決卡爾曼濾波中噪聲估計錯誤所帶來的濾波性能不佳,甚至發散的問題,本發明提供了一種基于卡爾曼濾波及反饋控制的組合導航智能對準方法。通過對卡爾曼濾波中的觀測噪聲構建反饋回路,在反饋回路中采用支持向量機的理論,利用新息產生訓練樣本作為輸入,通過對回歸模型中懲罰系數引入加權量,改進的支持向量機回歸模型,輸出相應的調節因子,在線調整噪聲方差矩陣,使觀測噪聲矩陣實時達到理想狀態,讓整個濾波過程達到自適應的目的,解決了因傳統卡爾曼濾波器的自身缺點所帶來的組合導航失準角估計時間過長的問題,提高了導航對準的速度。?

本發明采用如下技術方案:一種基于卡爾曼濾波及反饋控制的組合導航快速對準方法,包括:?

(1)因卡爾曼濾波算法要求精確的系統動力學方程模型,以及系統噪聲和量測噪聲的統計特性,故定義新息為觀測所得量測值和量測估計值之差;

(2)求得卡爾曼濾波器新息方差的理論值?,并根據統計學的相關理論,得到卡爾曼濾波器新息方差的實際值,新息方差實際值與理論值的比例為D;

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