基于方差分量估计的自适应融合导航

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1、第33卷第1期测绘学报Vol.33,No.12004年2月ACTAGEODAETICAetCARTOGRAPHICASINICAFeb.,2004文章编号:100121595(2004)0120022205中图分类号:P223文献标识码:A基于方差分量估计的自适应融合导航12杨元喜,高为广(1.西安测绘研究所,陕西西安710054;2.信息工程大学测绘学院,河南郑州450052)IntegratedNavigationbyUsingVarianceComponentEstimatesofMulti2sensorMeasurementsandAdaptiveWei

2、ghtsofDynamicModelInformation12YANGYuan2xi,GAOWei2guang(1.Xi’anResearchInstituteofSurveying!andMapping,Xi’an710054,China;2.InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450052,China)Abstract:Theaccuracyofthemeasurementvectorsofthemulti2sensorisusuallydiffer

3、ent.Inordertobalancethecontributionsofthevariousnavigationsensorstothelastoutput,theprincipleofvariancecomponentsestimationisapplied.Anintegratednavigationestimatorisgivenatfirst,basedonthemulti2sensormeasurements.Thevariancecomponentsareappliedforoptimalbalanceofthecontributionsofth

4、elocalnavigationoutputsthatresultedfrommeasurementvectorsofthemulti2sensors.Onthebasisoftheintegratednavigationoutput,thekinematicpredictsarefusedbyusinganadaptivefilteringprinciple.Anintegratednavigationexamplebyusingsimulateddataisper2formedandanalyzed.Keywords:integratednavigation

5、;multi2sensor;variancecomponentestimation;adaptivedatafusion摘要:多源传感器观测信息的精度一般不一致,利用方差分量估计理论可以合理地顾及各传感器观测信息在融合导航解中的权比。首先给出基于多源观测信息的融合导航解算模式,进而基于方差分量估计讨论了各传感器观测信息在融合导航解中的合理平衡问题,然后应用自适应因子顾及动力学模型预报信息的贡献,给出了计算过程,并利用模拟数据进行了试算与比较。关键词:组合导航;多传感器;方差分量估计;自适应融合辅助信息,并为诊断和剔除各传感器异常误差和1引言状态异常误差提供冗余信

6、息,从而从整体上提高多传感器组合导航是导航定位发展的趋势。导航定位的精度和可靠性。多传感器导航一般采多传感器组合导航观测信息丰富且各传感器的观用分布式滤波(distributedfiltering或decentral2[1]测信息一般不具有相同类型的系统误差,于是多izedfiltering)或联邦滤波(federatedfilter2[2～4]传感器融合导航可为减弱各传感器系统误差提供ing)。收稿日期:2003209226;修回日期:2003211225基金项目:国家杰出青年基金资助项目(49825107);国家自然科学基金资助项目(40174009和402

7、74002)作者简介:杨元喜(19562),男,江苏姜堰人,教授,主要研究方向为大地测量数据处理理论与方法。第1期杨元喜等:基于方差分量估计的自适应融合导航23多传感器导航的分布式滤波可分为两个阶Lj(t)=Aj(t)X^(t)+Δj(t)(2)段,首先基于观测方程和动力模型进行局部滤波,式中,Φt,t-1为状态向量的转移矩阵,W(t)为状然后进行整体滤波。这种滤波计算量大,且容错态误差向量,其协方差矩阵为Σw(t),Aj(t)为设[4]能力差。计矩阵,Δj(t)为Lj(t)的误差向量。近10多年来,基于信息分享原理的联邦滤波为了合理地利用各传感器的导航解,可先

8、由[2,4]受到了重视。