第五章 組合導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展ppt課件

1 組合導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展 1 概述 續(xù) 2 1衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 衛(wèi)星定位系統(tǒng)是一種天基無線電導(dǎo)航系統(tǒng) 它能夠在全球范圍 為多個用戶 全天候 實時 連續(xù)地提供高精度三維位置 速度及時間信息 美國 GPS 俄羅斯 GLONASS 目前己經(jīng)投入運營或正在建設(shè)的幾個主要的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)有 歐空局 GALILEO 中國 COMPASS 結(jié)論 GPS不能保證安全 連續(xù) 精確 可靠導(dǎo)航 美國2000年之后每年都將審議一次SA政策 美國軍方聲稱隨時都有可能改變GPS政策 GPS的系統(tǒng)信號在高緯度地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)盲區(qū) 美國國防部曾強調(diào) 限制敵人在戰(zhàn)時利用GPS 1 美國GPS可能存在問題 2 2衛(wèi)星導(dǎo)航存在的問題 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 與GPS相比 GLONASS因運行時間短 用戶尚少 目前還不具備象GPS增強系統(tǒng)和IGS網(wǎng)絡(luò)長期不間斷的觀測信息支持 GPS接收機市場十分活躍 產(chǎn)品不斷翻新 而GLONASS目前還未達到這一水平 且GLONASS接收機供應(yīng)嚴重不足 此外 因為沒有GLONASS衛(wèi)星的精確軌道源數(shù)據(jù) 故無法測定精度 與GPS相比這是GLONASS的個一主要缺陷 2 GLONASS存在的主要問題 2 2衛(wèi)星導(dǎo)航存在的問題 續(xù) 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 伽利略計劃 是由歐盟委員會和歐洲空間局共同發(fā)起并組織實施的歐洲民用衛(wèi)星導(dǎo)航計劃 它受多個國家政策和利益的制約 政策具有搖擺性 由于歐盟受美國的影響極大 伽利略計劃 本身的獨立性值得懷疑 GALILEO計劃目前已經(jīng)延后 考慮到目前的金融危機 未來的GALILEO如何發(fā)展現(xiàn)在還看不清楚 2 2衛(wèi)星導(dǎo)航存在的問題 續(xù) 3 GALILEO存在的主要問題 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 北斗一代系統(tǒng)由三顆地球同步衛(wèi)星 一個地面控制中心及各類用戶接收機組成 北斗一號 覆蓋范圍小 服務(wù)區(qū)由東經(jīng)70度至東經(jīng)145度 北緯5度到北緯55度 覆蓋我國和周邊地區(qū) 北斗一號 采用雙星定位技術(shù) 只能為終端用戶提供經(jīng)度和緯度 無法為用戶提供所在高度的數(shù)據(jù) 因此需要預(yù)先存儲需定位目標(biāo)的地面高程信息 并通過與地面中心站的聯(lián)系才能推算高度 3 北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)可能存在的問題 2 2衛(wèi)星導(dǎo)航存在的問題 續(xù) 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 由于地面高程精度不高 且衛(wèi)星數(shù)量少 無冗余信息 定位精度和可靠性不高 用戶必須向地面中心站申請定位 才能獲得定位信息 于是用戶的隱蔽性成問題 由于地面中心站是北斗一代的核心 地面中心站一旦遭攻擊 整個衛(wèi)星系統(tǒng)將陷入癱瘓 北斗一號用戶受限 用戶過多會造成信道擁擠 信號需雙向傳送 很難滿足高動態(tài)定位要求 3 北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)可能存在的問題 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 接收機生產(chǎn)廠家生產(chǎn)的接收機也必須入網(wǎng)注冊 否則無法定位 接收機必須經(jīng)過特許部門的測試才有市場準(zhǔn)入 接收機市場競爭局面很難打開 接收機電磁待機時間短 很難用于長時間野外導(dǎo)航定位與通訊 BD跟蹤站只限在境內(nèi) 于是軌道精度也受限 3 北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)可能存在的問題 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 2 3北斗二代展望 北斗一號 衛(wèi)星的壽命即將到限 發(fā)展新一代北斗衛(wèi)星勢在必行 二代COMPASS 可望實現(xiàn)全球?qū)Ш蕉ㄎ?必須解決防欺騙 防干擾 兼容性 互操作 降低發(fā)射功率等問題 需解決全球跟蹤問題 2 衛(wèi)星導(dǎo)航的發(fā)展即存在的問題 與外界不發(fā)生任何光 電和磁聯(lián)系 隱蔽性好 工作不受氣象條件的限制 可用性強 完全依靠運動載體設(shè)備自主完成導(dǎo)航任務(wù) 自主性好 能夠提供比較齊全的導(dǎo)航參數(shù) 參數(shù)齊全 目前已廣泛應(yīng)用于潛艇 水面艦艇 軍用飛機 戰(zhàn)略導(dǎo)彈和戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈 戰(zhàn)車和人造衛(wèi)星等領(lǐng)域 應(yīng)用面廣 3 1慣性導(dǎo)航的優(yōu)點 3 慣性導(dǎo)航特點 系統(tǒng)精度主要取決于慣性測量元件 導(dǎo)航參數(shù)的誤差隨時間而積累 不適宜長時間導(dǎo)航 一般慣導(dǎo)系統(tǒng)的加熱和初始對準(zhǔn)所需時間較長 很難滿足遠距離 高精度導(dǎo)航和其它特定條件下的快速反應(yīng)要求 3 2慣性導(dǎo)航的缺點 位置誤差 速度誤差 3 慣性導(dǎo)航 續(xù) 4 天文導(dǎo)航 根據(jù)天體來測定飛行器位置和航向的導(dǎo)航技術(shù) 即以天體為參考點 確定飛行器在空中的真航向 天體的坐標(biāo)位置和它的運動規(guī)律是已知的 測量天體相對于飛行器參考基準(zhǔn)面的高度角和方位角就可以計算出飛行器的位置和航向 星體跟蹤器望遠鏡對準(zhǔn)天體方向可以測出飛行器前進方向 縱軸 與天體方向 即望遠鏡軸線方向 之間的夾角 稱為航向角 天體任一瞬間相對于子午線的夾角 即天體方位角 已知 天體方位角減去航向角即得飛行器的真航向 4 1天文導(dǎo)航的基本概念與原理 天文導(dǎo)航系統(tǒng)是自主式系統(tǒng) 不需要地面設(shè)備 不受人工或自然形成的電磁場的干擾 不向外輻射電磁波 隱蔽性好 定向 定位精度高 定位誤差不隨時間累積 因而天文導(dǎo)航得到廣泛應(yīng)用 并將在未來的深空探測中發(fā)揮更加廣泛的作用 4 2天文導(dǎo)航的優(yōu)點 4 天文導(dǎo)航 續(xù) 脈沖星是太陽系以外的遙遠天體 它們的位置坐標(biāo) 如恒星星表一樣構(gòu)成一種高精度慣性參考系 脈沖星按一定頻率發(fā)射穩(wěn)定的脈沖信號 其長期穩(wěn)定度好于最穩(wěn)定的銫原子鐘 脈沖星可以提供絕好的空間參考基準(zhǔn)和時間基準(zhǔn) 所以脈沖星是空間飛行器的極好的天然導(dǎo)航信標(biāo) 4 天文導(dǎo)航 續(xù) 4 3脈沖星導(dǎo)航 4 4脈沖星導(dǎo)航優(yōu)勢 提供良好的時間頻率源 可用于監(jiān)測原子鐘的長期穩(wěn)定度 長期觀測多顆脈沖星可以建立綜合脈沖星時 并應(yīng)用于導(dǎo)航系統(tǒng) 實現(xiàn)系統(tǒng)時間的維持 在航天器運行期間 也可用于修正搭載原子鐘鐘面時 減少地面監(jiān)測站信息注入次數(shù) 擴大導(dǎo)航定位覆蓋范圍 X射線脈沖星導(dǎo)航可以精確自主地為飛行器提供位置 姿態(tài)和自然時間源 可用于空間攻防戰(zhàn) 極大增強我國的太空防御能力 4 天文導(dǎo)航 續(xù) 有效提高自主導(dǎo)航能力 X射線脈沖星導(dǎo)航在脈沖星參數(shù)確定后 在較長時間內(nèi) 可完全實現(xiàn)自主導(dǎo)航 大大減輕地面測控系統(tǒng)的工作負擔(dān) 減少測控站的布設(shè)數(shù)量 降低航天器的運行管理和維持費用 作為現(xiàn)有衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的備份 當(dāng)人造衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)受到人為干擾或破壞 以至不能進行導(dǎo)航服務(wù)時 單獨利用X射線脈沖星導(dǎo)航 可起到有效的備份作用 4 天文導(dǎo)航 續(xù) 提高抗干擾性 X射線脈沖星作為自然的天體 其運行特性不會受到人為的破壞與干擾 X射線穿透性好 被污染物破壞的風(fēng)險低 X波段特征顯著 可以避免空間各種信號的干擾 X射線探測器的穩(wěn)健性強 不需要任何光學(xué)儀器和特別的制冷設(shè)備 可以由一個單一的儀器自主完成時間 姿態(tài)及位置的測量 4 天文導(dǎo)航 續(xù) 為了提高對動態(tài)載體運動目標(biāo) 導(dǎo)彈 飛機 衛(wèi)星 坦克 車輛 艦船等 的跟蹤精度或?qū)討B(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計精度 需要多傳感器的組合導(dǎo)航 單一傳感器提供的信息很難滿足目標(biāo)跟蹤或狀態(tài)估計的精度要求 采用多個傳感器進行組合導(dǎo)航 并將多類信息按某種最優(yōu)融合準(zhǔn)則進行最優(yōu)融合 可望提高目標(biāo)跟蹤或狀態(tài)估計的精度 多傳感器組合導(dǎo)航 多星座衛(wèi)星組合 衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航的組合等 成為導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 5 1背景 GPS GLONASS BD及GALILEO衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng) 本身都存在著固有的缺陷或人為施加的干擾 于是 使用單一的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)存在著很大風(fēng)險 GPS系統(tǒng)受美國國家政策的影響 隨時可能出現(xiàn)人為 故障 使得非美國的盟國不能利用衛(wèi)星資源 或其衛(wèi)星信號中存在顯著的異常干擾 GLONASS系統(tǒng) 雖然尚無明確的信號干擾政策 但它由俄羅斯空軍控制 特殊時期的應(yīng)用難以保證 而且GLONASS衛(wèi)星的穩(wěn)定性較差 導(dǎo)航精度也成問題 5 2多星座衛(wèi)星導(dǎo)航組合 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) 需求 由于多星座提高了衛(wèi)星星座的幾何結(jié)構(gòu) 增強了可用性 availability GPS GLONASS COMPASS Galileo全部建成后 衛(wèi)星覆蓋率將極大增強 星空璀璨 100顆衛(wèi)星以上 提高導(dǎo)航定位的連續(xù)性 continuity 多衛(wèi)星信號組合可以很容易地探測和診斷某類衛(wèi)星信號的故障和隨機干擾 并及時予以排除或及時給用戶發(fā)送預(yù)警信息 提高導(dǎo)航系統(tǒng)的抗干擾能力 從而提高系統(tǒng)的完好性 integrity 多衛(wèi)星系統(tǒng)可提高相位模糊度搜索速度 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) 衛(wèi)星組合導(dǎo)航的性能優(yōu)勢 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) 衛(wèi)星組合導(dǎo)航的誤差補償優(yōu)勢 系統(tǒng)誤差 軌道系統(tǒng)誤差 衛(wèi)星鐘差 多路徑誤差 隨機誤差 信號隨機誤差 軌道隨機誤差 鐘差隨機誤差 有色噪聲 太陽光壓 隨時間變化的鐘差 異常誤差 周跳 變軌誤差 利用多種導(dǎo)航衛(wèi)星信號有利于誤差補償提高導(dǎo)航定位的精度和可靠性 衛(wèi)星組合導(dǎo)航的缺點 1 存在信號遮擋 當(dāng)接收機天線被建筑 隧道等遮擋時 衛(wèi)星信號中斷 無法定位 2 抗干擾能力差 當(dāng)存在人為干擾時 接收機碼環(huán)環(huán)路很容易失鎖 導(dǎo)致接收機無法定位 3 多類衛(wèi)星信號在同一載體上常形成互相干擾 4 數(shù)據(jù)輸出頻率低 盡管目前一些新的GPS接收機可以提供10Hz的無插值定位輸出 但大多數(shù)接收機的定位輸出頻率仍然為1Hz 5 GPS GLONASS GALILEO分別由各自研制國直接控制 使用權(quán)受制于人 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) 盡管衛(wèi)星定位系統(tǒng)具有較高精度和較低的成本 且具有長期穩(wěn)定性 多類導(dǎo)航衛(wèi)星組合仍然不能完全擺脫衛(wèi)星信號受遮擋而不能實施導(dǎo)航的風(fēng)險 當(dāng)載體通過遂道或行駛在高聳的樓群間的街道時 這種信號盲區(qū)一般不能通過多類衛(wèi)星組合加以克服 INS由于具有全天候 完全自主 不受外界干擾 可以提供全導(dǎo)航參數(shù) 位置 速度 姿態(tài) 等優(yōu)點 是目前最主要的導(dǎo)航系統(tǒng)之一 INS有一個致命的缺點 導(dǎo)航定位誤差隨時間積累 5 3衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航的組合 需求 5 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) 可發(fā)現(xiàn)并標(biāo)校慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差 提高導(dǎo)航精度 彌補衛(wèi)星導(dǎo)航的信號缺損問題 提高導(dǎo)航能力 提高衛(wèi)星導(dǎo)航載波相位的模糊度搜索速度 提高信號周跳的檢測能力 提高組合導(dǎo)航的可靠性 可以提高衛(wèi)星導(dǎo)航接收機對衛(wèi)星信號的捕獲能力 提高整體導(dǎo)航效率 增加觀測冗余度 提高異常誤差的監(jiān)測能力 提高系統(tǒng)的容錯功能 提高導(dǎo)航系統(tǒng)的抗干擾能力 提高完好性 6 組合導(dǎo)航系統(tǒng) 續(xù) GNSS與INS組合導(dǎo)航的優(yōu)勢 松組合又稱級聯(lián)Kalman濾波 CascadedKalmanFilter 方式 觀測量 INS和GNSS輸出的速度和位置信息的差值 系統(tǒng)方程 INS線性化的誤差方程 通過擴展Kalman濾波 ExtendedKalmanFilter EKF 對INS的速度 位置 姿態(tài)以及傳感器誤差進行最優(yōu)估計 并根據(jù)估計結(jié)果對INS進行輸出或者反饋校正 6 衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航組合方式 6 1松散組合 Loosely CoupledIntegration 松組合基本概念 GNSS接收機通常通過自己的Kalman濾波輸出其速度和位置 這種組合導(dǎo)致濾波器的串聯(lián) 使組合導(dǎo)航觀測噪聲時間相關(guān) 有色噪聲 不滿足EKF觀測噪聲為白噪聲的基本要求 嚴重時可能使濾波器不穩(wěn)定 幾乎無冗余信息 不利于異常診斷 不利于進行隨機模型改化 松組合的主要缺點 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單 易于實現(xiàn) 可以大幅度提高系統(tǒng)的導(dǎo)航精度 并使INS具有動基座對準(zhǔn)能力 松組合的主要優(yōu)點 6 衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航組合方式 續(xù) 觀測量 根據(jù)GNSS接收機收到的星歷信息和INS輸出的位置和速度信息 計算相應(yīng)于INS位置的偽距和偽距率 GNSS接收機測量得到的偽距和偽距速率與INS計算值的差值 通過EKF對INS的誤差和GPS接收機的誤差進行最優(yōu)估計 然后對INS進行輸出或者反饋校正 由于不存在濾波器的級聯(lián) 并可對GNSS接收機的測距誤差進行建模 因此這種偽距 偽距率組合方式比位置 速度組合具有更高的組合精度 而且在可見星的個數(shù)少于4顆時也可以使用 6 2緊組合 Tightly CoupledIntegration 6 衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航組合方式 續(xù) 深組合是使用慣性導(dǎo)航信息對GNSS接收機進行輔助導(dǎo)航的組合方式 主要思想 既使用濾波技術(shù)對INS的誤差進行最優(yōu)估計 同時使用校正后的INS速度信息對接收機的載波環(huán) 碼環(huán)進行輔助跟蹤 從而減小環(huán)路的等效帶寬 增加GPS接收機在高動態(tài)或強干擾環(huán)境下的跟蹤能力 嵌入式組合將INS和GNSS進行一體化設(shè)計 通過共用電源 時鐘等進一步減小體積 降低成本和減小非同步誤差的影響 6 3深組合 Deeply CoupledIntegration 6 衛(wèi)星導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航組合方式 續(xù) 思路 各傳感器觀測信息分別與動力學(xué)模型進行濾波解算 得到分濾波結(jié)果 各分濾波器結(jié)果與主濾波器進行融合 采用聯(lián)邦濾波原理 FederatedKlamnfilter 7 融合導(dǎo)航算法進展 7 1聯(lián)邦濾波算法 原理 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 1聯(lián)邦濾波算法 續(xù) 聯(lián)邦濾波存在的問題 1 主要問題是LF LF及LF MF之間的相關(guān)性問題 2 局部傳感器和主傳感器使用了相同狀態(tài)方程 精度差次優(yōu) 可靠性差 某一傳感器故障 原理成立前提 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 1聯(lián)邦濾波算法 續(xù) 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 聯(lián)邦濾波算法不是最優(yōu)算法 且穩(wěn)定性無法得到保障 吳德平等 申功勛 2001 聯(lián)邦濾波要求局部傳感器采用Kalman濾波處理 且局部系統(tǒng)采用相同的轉(zhuǎn)移矩陣和系統(tǒng)噪聲矩陣 實際上許多導(dǎo)航儀內(nèi)部處理模塊并非采用Kalman濾波器 聯(lián)邦濾波在融合處理時往往對局部系統(tǒng)噪聲矩陣進行統(tǒng)一放大 對高精度 高可靠性的傳感器造成效率損失 而對低精度傳感器的誤差又得不到應(yīng)有控制 特點 7 1聯(lián)邦濾波算法 續(xù) 各局部傳感器的濾波采用了相同的或相近的狀態(tài)方程 導(dǎo)致主濾波器與各局部濾波器輸出量之間以及各局部濾波器輸出量之間不獨立 其解不具有嚴格性和最優(yōu)性 如果狀態(tài)方程出現(xiàn)擾動誤差 將影響每個濾波器的性能 最終影響整體濾波效果 從而導(dǎo)致導(dǎo)航解的可靠性差 特點 續(xù) 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 1聯(lián)邦濾波算法 續(xù) 解決相關(guān)性問題的現(xiàn)有途徑 忽略相關(guān)性 動力學(xué)模型導(dǎo)致的相關(guān)性 本質(zhì)上是動態(tài)載體擾動對所有傳感器濾波結(jié)果影響的相關(guān)性 忽略這種相關(guān)性 有時會帶來災(zāi)難性的導(dǎo)航結(jié)果 各傳感器采用不同的狀態(tài)方程 但同一動態(tài)載體一般很難建立多個獨立的動力學(xué)模型 相關(guān)數(shù)據(jù)融合濾波 數(shù)據(jù)處理相當(dāng)復(fù)雜 改變采樣間隔 又會產(chǎn)生同步問題 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 1聯(lián)邦濾波算法 續(xù) 7 2動 靜態(tài)濾波算法 楊 武大學(xué)報2003 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 思路 選擇一個精度較高的傳感器與動力學(xué)模型進行動態(tài)濾波解算 得到動態(tài)濾波結(jié)果 其他傳感器觀測信息與動態(tài)濾波結(jié)果進行融合 分別采用Kalman濾波原理和序貫平差原理 動 靜濾波算法示意圖 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 原理 7 2動 靜態(tài)濾波算法 續(xù) 特點 狀態(tài)方程信息只在動態(tài)濾波階段使用 隨后的靜態(tài)濾波只使用前一個傳感器的濾波解作為狀態(tài)預(yù)報值 動 靜態(tài)濾波很容易擴展成抗差濾波融合和自適應(yīng)濾波融合 動 靜態(tài)濾波解與整體濾波解等價 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 2動 靜態(tài)濾波算法 續(xù) 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 Yangetal JON2004 若各傳感器均有冗余觀測信息 可直接從觀測信息進行融合解算 并進行異常診斷及系統(tǒng)誤差分析 利用各傳感器的幾何導(dǎo)航解進行融合 不至于使某一傳感器的異常信息污染其他傳感器的導(dǎo)航結(jié)果 便于傳感器的異常診斷 直接融合觀測信息一般不會重復(fù)使用動力學(xué)模型信息 因而不會造成各傳感器輸出量之間相關(guān) 背景 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 思路 各傳感器觀測信息分別進行單歷元靜態(tài)平差 獲得幾何導(dǎo)航解 將綜合幾何導(dǎo)航解與動力學(xué)模型信息進行融合 幾何導(dǎo)航解算中可采用抗差估計 與動力學(xué)模型信息進行融合時 引入自適應(yīng)因子控制動力學(xué)模型異常的影響 自適應(yīng)因子采用幾何融合導(dǎo)航結(jié)果與動力學(xué)模型信息的較差構(gòu)造 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 續(xù) 基于各傳感器幾何導(dǎo)航解的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 基本原理 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 續(xù) 等價權(quán)矩陣為 信息矩陣為 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 基本解 自適應(yīng)調(diào)節(jié)因子滿足 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 續(xù) 基于多傳感器局部幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合解具有較嚴密的理論基礎(chǔ) 局部導(dǎo)航解之間及局部導(dǎo)航解與主濾波器輸出量之間不相關(guān) 可提高導(dǎo)航解的精度 可同時控制觀測異常和狀態(tài)預(yù)報值異常的影響 具有很強的抗差性和容錯性 解決各傳感器輸出量的合理信息分享問題 缺點 任一傳感器信息不足時 該方法不可用 特點 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 續(xù) 采用模擬數(shù)據(jù) 計算與分析 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) X軸方向 7 3基于幾何導(dǎo)航結(jié)果的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 續(xù) 7 4基于觀測信息抗差估計的自適應(yīng)融合 楊等 武大學(xué)報2004 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 思路 各傳感器觀測信息單獨進行抗差估計 保證局部導(dǎo)航階段可靠性 引入動力學(xué)模型信息進行融合時 計算自適應(yīng)因子控制動力學(xué)模型異常的影響 自適應(yīng)因子采用幾何融合導(dǎo)航結(jié)果與動力學(xué)模型信息的較差構(gòu)造 基于觀測信息抗差估計和狀態(tài)預(yù)測信息的自適應(yīng)融合導(dǎo)航 基本原理 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù) 7 4基于觀測信息抗差估計的自適應(yīng)融合 續(xù) 自適應(yīng)融合解為 7 融合導(dǎo)航算法進展 續(xù)