卡爾曼濾波在信息融合理論中的應(yīng)用.pdf

1、INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)是目前最為廣泛應(yīng)用的一種組合導(dǎo)航系統(tǒng)。如何盡可能的將INS和GPS導(dǎo)航數(shù)據(jù)相融合、提高導(dǎo)航數(shù)據(jù)的精度，是一個(gè)值得研究的重點(diǎn)，本文便基于上述問題展開討論。
　　 本文以INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中誤差信號(hào)的信息融合為主要內(nèi)容。首先介紹了最優(yōu)估計(jì)理論中卡爾曼濾波理論基礎(chǔ)，分析了導(dǎo)致卡爾曼濾波發(fā)散的原因和抑制濾波發(fā)散的方法；其次，給出了信息融合理論的原理與方法，對(duì)其中基于模糊控制的信息融合方法進(jìn)行了深入研究，

2、提出了一種基于模糊控制的卡爾曼濾波算法；再次，介紹了INS/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中濾波器的設(shè)計(jì)方法，選取一種基于位置、速度的組合方式作為本文研究的基礎(chǔ)；最后，選取具有代表性的導(dǎo)航參數(shù)，建立對(duì)應(yīng)的仿真模型，分別采用了經(jīng)典卡爾曼濾波算法、基于指數(shù)加權(quán)的卡爾曼濾波算法和基于模糊控制的加權(quán)卡爾曼濾波算法對(duì)上述模型進(jìn)行了算法仿真，仿真結(jié)果表明，基于模糊控制的加權(quán)卡爾曼濾波算法可以有效地抑制濾波發(fā)散的問題，同時(shí)對(duì)濾波的精度有一定程度的提高。