不确定系统滤波技术研究及在组合导航中的应用
随着微电子技术和芯片技术的发展,导航应用趋向于更加微型化,高集成化,对其稳定性,精度的要求也日益增高,单一的导航系统已经无法满足这类需求,以多种导航系统进行组合的组合导航系统已经成为导航发展的主要方向。在硬件技术、成本及规格参数受到一定限制的情况下,以滤波技术为代表的信息融合方法便成为了提升系统性能的重要手段。
以状态空间估计为基础的卡尔曼滤波技术被广泛应用于导航系统及其相关的领域中。卡尔曼滤波对系统准确度与噪声统计特性都有着严格的要求,只有在满足其要求的情况下,才能使估计结果达到“最优”。
但是,任何物理系统与描述它的数字模型之间都必然存在差异,这也表明在实际应用中,通过经典离散卡尔曼滤波器获得的估计结果,可能仅仅是理论最优,很难解释系统的真实情况。以扩展卡尔曼滤波为代表的非线性滤波,实质上是一种对原有数学模型的“修正”,使其非线性的系统动态模型可以通过线性近似更加逼近于真实系统。
而不确定系统滤波技术主要侧重于数字模型与真实系统之间可能存在的差异,设置一种上界,进而使滤波器的估计误差有界,即保证在该上界之内所有可能的系统差异,对估计结果带 ...