多模型自适应联邦卡尔曼滤波及其在鱼雷导航定位中的应用

曹 萌; 李建辰; 国琳娜; 黄 海; 洪剑英

doi:10.11993/j.issn.1673-1948.2015.04.011

多模型自适应联邦卡尔曼滤波及其在鱼雷导航定位中的应用

doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2015.04.011

曹萌^1,2,
李建辰^1,2,
国琳娜^1,2,
黄海¹,
洪剑英¹

1.
中国船舶重工集团公司第705研究所, 陕西西安, 710075
2.
水下信息与控制重点实验室, 陕西西安, 710075

基金项目: 海军科研资助项目(101100302.02)

详细信息

作者简介:
曹萌(1990-), 女, 在读硕士, 主要研究方向为武器系统与运用工程制导技术.

中图分类号: TJ765; TN967.2
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出版历程
- 收稿日期: 2015-03-19
- 修回日期: 2015-06-09
- 刊出日期: 2015-08-20

Multi-model Adaptive Federated Kalman Filter and Its Application to Torpedo Navigation and Positioning

1.
The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi′an 710075, China
2.
Science and Technology on Underwater Information and Control Laboratory, Xi′an 710075, China

摘要

摘要: 针对复杂环境所引起的鱼雷组合导航系统模型参数变化导致传统单一固定参数滤波器精度降低的问题,设计了一种适用于复杂情况的多模型自适应联邦卡尔曼滤波器。该滤波器采用多模自适应联邦滤波算法, 利用多模型滤波器参数来逼近系统的动态性能, 该滤波器同时采用了在信息融合时自适应调整信息分配系数的方法。实验室导航试验结果表明, 文中设计的多模自适应联邦卡尔曼滤波器可以大大提高导航定位系统的估计精度、跟踪速度以及稳定性。
- 鱼雷 /
- 组合导航 /
- 多模自适应联邦卡尔曼滤波器 /
- 信息融合
Abstract: Aiming at the problem that traditional fixed parameter filter lose its precision due to parameter variation of torpedo integrated navigation system model in complicated environment, a multi-model adaptive federated Kalman filter is designed for a torpedo integrated navigation system. The Kalman filter adopts multi-model adaptive federated filtering algorithm, which can approximate the dynamic performance of the system by making use of multi-model filter parameters. Furthermore, an adaptive information distribution strategy for information fusion is employed in the federated filter. The results of navigation test in laboratory show that the multi-model adaptive federated Kalman filter can improve estimation precision, tracking speed and stability of the navigation system greatly.
- torpedo /
- integrated navigation /
- multi-model adaptive federated Kalman filter /
- information fusion

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参考文献(8)

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[8]	刘勇, 徐世杰. 基于联邦UKF算法的月球探测自主组合导航[J]. 宇航学报, 2006, 27(3): 518-530. Liu Yong, Xu Shi-jie. Autonomous Integrated Navigation for Lunar Probe Based on Federated UKF Algorithm[J]. Journal of Astronautics, 2006, 27(3): 518-530.