孙龙
- 作品数：9 被引量：64H指数：5
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
- 相关领域：交通运输工程航空宇航科学技术电子电信更多>>
- 基于改进的迭代容积卡尔曼滤波姿态估计被引量：4
- 2014年
- 为了充分利用新的量测信息,提高姿态估计的精度,在分析现有迭代滤波策略存在问题的基础上,采用一种新的容积点迭代策略,将其与容积卡尔曼滤波算法相结合,提出了一种改进的迭代容积卡尔曼滤波(improved iterated cubature Kalman filter,IICKF)算法.该算法采用容积数值积分理论近似非线性函数的均值与方差,利用状态扩维理论来解决量测迭代中量测噪声与状态相关的问题,同时利用一种新的容积点迭代策略,即在量测迭代过程中直接采用容积点迭代,避免每步迭代都进行均方根计算来产生容积点,克服传统迭代策略是基于高斯近似产生采样点的局限,有效地降低扩维带来的计算量.仿真结果表明:该算法的估计精度高于乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)以及迭代容积卡尔曼滤波(iterated cubature Kalman filter,ICKF)算法,该算法的提出有助于提高姿态估计的精度.
- 钱华明黄蔚孙龙
- 四元数约束的容积卡尔曼滤波及其应用被引量：2
- 2014年
- 针对一些非线性系统状态变量中存在四元数约束的情况,提出了一种四元数约束下的容积卡尔曼滤波(quaternion constrained cubature kalman filter,QCCKF)算法.基于最小约束代价函数,采用三阶球面-相径容积规则近似计算系统状态的后验均值和协方差,给出了QCCKF滤波递推公式.设计的QCCKF算法可以有效地对状态进行估计,扩展了CKF的应用范围.最后对飞行器姿态估计系统进行仿真,仿真结果表明,该算法估计精度优于常规CKF和无迹四元数估计法(unscented quaternion estimator,USQUE),并满足四元数约束条件,较好地解决了非线性系统存在四元数约束的问题,验证了算法的有效性.
- 钱华明黄蔚孙龙
- GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法被引量：5
- 2014年
- 针对传统反馈校正滤波结构中,由于不可观测状态的反馈导致系统滤波精度下降,以及由于全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS,global positioning system/strapdown inertial navigation system)超紧组合导航系统量测方程的非线性导致滤波难度的增加等问题,本文重新推导了线性的量测方程,并将基于状态可观测性的混合校正滤波算法应用于该模型.通过对比三种主流可观测性分析方法,选用误差协方差阵的特征值和特征向量可观测性分析方法分析系统状态的可观测性.最后根据可观测性分析的结果制定自适应的反馈因子,从而对SINS和GPS接收机误差进行校正.仿真结果显示,该方法可以有效提高不完全可观测系统的估计精度.
- 周卫东蔡佳楠孙龙
- 关键词：可观测性特征值
- 捷联惯性/星光折射组合导航算法被引量：2
- 2013年
- 基于星光折射间接敏感地平的高精度特性,本文提出了一种捷联惯性/星光折射组合导航方法.利用星敏感器输出的姿态信息修正陀螺漂移,并结合大气折射模型得到星光折射角来修正位置、速度误差.推导了组合导航系统的观测模型,并对系统进行可观测性分析,最后使用卡尔曼滤波进行状态估计.仿真结果表明:捷联惯性/星光折射组合导航系统不但能够准确的估计陀螺漂移,而且能够有效修正由加速度计偏置造成的误差,从而进一步抑制速度、位置误差的发散,是一种提高系统定位精度的实用方法.
- 钱华明孙龙黄蔚蔡佳楠
- 关键词：组合导航星光折射
- 基于多重次渐消因子的强跟踪UKF姿态估计被引量：21
- 2013年
- 针对应用于飞行器姿态确定中的乘性扩展卡尔曼滤波(multiplicative extended Kalman filter,MEKF)存在精度低、鲁棒性差的缺点,提出了一种基于多重次渐消因子的强跟踪无迹卡尔曼滤波(multiple fading factors strong tracking unscented Kalman filter,MSTUKF)算法。该滤波算法克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性,通过引入两个多重次渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,保证预测误差协方差阵的对称性,从而实现滤波算法强跟踪性。仿真结果表明,MSTUKF的滤波精度和鲁棒性均明显优于MEKF,能够更好地满足工程应用对精度和鲁棒性的要求。
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- 关键词：无迹卡尔曼滤波鲁棒性
- GPS/SINS超紧组合导航系统可观测性分析被引量：14
- 2013年
- 系统状态的可观测性决定了系统的滤波精度.目前,分析系统状态可观测性的主要方法是针对线性系统的,其中奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)法可以对系统进行事前分析,并且计算简单,成为广泛使用的方法之一.然而集中滤波结构的全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS,Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation System)超紧组合模型的量测方程是非线性的,对非线性系统进行可观测性分析是非常困难的.针对这个问题,推导出了超紧组合模型线性的量测方程,并证明了该模型满足分段定常系统(PWCS,Piece-Wise Constant System)定理;使用奇异值分解法对其做可观测性仿真,并对实验结果做了全面分析.结果表明:系统状态的可观测性受载体运动状态影响,载体机动性越强,可观测的状态越多,可观测性越高.
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- 关键词：可观测性奇异值分解
- 具有最优模型传递矩阵的交互式多模型算法被引量：6
- 2014年
- 在传统的交互式多模型(IMM,interacting multiple model)算法中,描述模型马尔科夫切换过程的模型传递矩阵被定义成一个常值矩阵,并且将子滤波器间的相关性信息遗漏.然而,由于实际环境的复杂性,传统的IMM算法无法满足飞行器跟踪的需求.为此,提出一种具有最优模型传递矩阵的交互式多模型(OMTM-IMM,optimal mode transition matrix IMM)算法,该算法在考虑子滤波器相关性的前提下,以线性最小方差理论为基础,推导出最优的模型传递矩阵,该传递矩阵更加符合实际情况,理论分析和仿真实验表明该算法有效地提高了飞行器跟踪精度.
- 周卫东蔡佳楠孙龙
- 关键词：交互式多模型算法
- 星图识别的一种扩充栅格算法被引量：7
- 2015年
- 栅格算法作为一种鲁棒性好、识别率高的星图识别算法,要求星图中不少于6颗星才能进行正常的识别,限制了其在小视场或低星等敏感极限的星敏感器中的应用.针对这种情况,提出了星图识别的扩充栅格算法,该算法将扩充星图法与栅格算法结合,将视场进行有效地扩充,得到了更加丰富的星点信息,同时继承了栅格算法的优势,拥有比现有扩充星图法更强的噪声鲁棒性和更高的识别成功率.依据实际情况建立了仿真环境,并进行了大量实验,验证了算法的实时性和高识别率性能.结果表明:当应用于小视场星敏感器时,扩充栅格算法在位置噪声为1像素时的星图识别成功率大于97.4%,明显优于传统的扩充星图算法,同时其近邻星的识别成功率最高可达到86.7%,也明显优于传统栅格算法.扩充栅格算法更加适用于小视场或低星等敏感极限的星敏感器.
- 钱华明孙龙蔡佳楠黄蔚
- 关键词：星图识别星敏感器
- 基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法被引量：3
- 2013年
- 为了提高惯性/天文组合导航系统在高动态条件下的导航精度,提出了一种基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法.该算法将载体的旋转和平移统一起来,使用螺旋矢量更新对偶四元数,同时补偿圆锥误差和划船误差.推导了组合导航系统基于加性对偶四元数的误差模型和导航参数误差的计算方程;把陀螺仪和加速度计的常值误差扩充到状态变量中,随机误差作为系统噪声输入,利用星敏感器输出参数来校正陀螺漂移,通过卡尔曼滤波对状态变量进行估计.仿真结果表明:在高动态条件下,基于对偶四元数的惯性/天文导航算法的导航精度比传统算法提高2倍多.
- 钱华明孙龙黄蔚刘璇
- 关键词：组合导航
