用于BDS和SINS导航定位系统的滤波器和滤波方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于BDS和SINS导航定位系统的滤波器和滤波方法，涉及导航定位技术领域。所述方法包括：根据前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型；根据无迹卡尔曼滤波对第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果；根据当前时刻的量测噪声建立一个由多个高斯分量构成的第二高斯混合模型，并根据第二高斯混合模型分别对每一个时间预测结果进行量测更新，得到多个量测更新结果；合并多个量测更新结果生成当前时刻的导航输出结果。本发明专利技术应用在DBS/SINS车载组合导航系统上，在保证导航参数精度的同时，计算速率较快，工作实时性较好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航定位
，特别涉及一种用于BDS和SINS导航定位系统的滤波器和滤波方法。
技术介绍
目前，导航定位系统广泛应该在各个行业中，例如，车载导航定位系统、船载导航定位系统和无人机导航定位系统等。其中，中国自主研发的北斗卫星导航系统(BeiDouNavigationSatelliteSystem，BDS)发展较为迅速，并可以与捷联式惯性导航系统(StrapdownInertialNavigationSystems，SINS)相互结合，形成优势互补、低成本、中等精度的DBS/SINS导航定位系统。在DBS/SINS导航定位系统中，需要设置滤波器用以接收DBS和SINS发送的导航信息，并进行信息融合，最后，再将信息融合的结果输出。目前，国内外同行在顾及组合导航系统的非线性数学模型，和卫星导航接收机观测量误差与SINS元件测量误差的数学统计特征基础之上，对非线性滤波算法和非平稳噪声模型算法进行发展研究。其中以多种结合系统随机模型改进的拓展卡尔曼滤波最具有代表性，虽有无迹卡尔曼滤波(UnscentKalmanFilter，UKF)及其改进形式、容积卡尔曼滤波及其改进形式、粒子滤波及其改进形式等算法先后被提出，但此类方案都在导航参数输出、误差协方差估计精度、抗差自适应性、计算成本等多方面存在一定程度上的欠缺。有研究表明通过有限混合高斯模型可逼近任意非高斯特性分布，因此提出混合高斯卡尔曼滤波算法，该算法虽然对系统噪声协方差特性的估计较合理，但对非线性系统的估计存在模型发散的弊端。有思路提出基于混合高斯模型(GuassianMixture，GM)的无迹卡尔曼滤波算法(GM-UKF)，但由于滤波算法在导航时间推移中，会引起高斯分量的数目成指数增长，导致长时间导航定位工作中计算成本剧增，严重限制了导航结果输出的实时性，影响了其应用效果。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种用于BDS和SINS导航定位系统的滤波器和滤波方法。所述技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，包括：S100，根据前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型；S200，根据无迹卡尔曼滤波对第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果；S300，根据当前时刻的量测噪声建立一个由多个高斯分量构成的第二高斯混合模型，并根据第二高斯混合模型分别对每一个时间预测结果进行量测更新，得到多个量测更新结果；S400，合并多个量测更新结果生成当前时刻的导航输出结果。可选地，所述方法还包括：S500，对当前时刻的导航输出结果进行二次混合高斯模型近似生成有限q个高斯分量，并返回S100，其中，q为大于0的整数。可选地，所述方法还包括：S600，输出当前时刻的导航输出结果。可选地，S200，根据无迹卡尔曼滤波对第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果，具体为：将第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒子点集以及对应粒子点集的权集；通过每一个高斯分量生成粒子点集和权集进行计算合并，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果。可选地，通过SVD计算将第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒子点集以及对应粒子点集的权集。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波器，包括：第一生成模块，根据前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型；时间更新模块，用于根据无迹卡尔曼滤波对第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果；量测更新模块，用于根据当前时刻的量测噪声建立一个由多个高斯分量构成的第二高斯混合模型，并根据第二高斯混合模型分别对每一个时间预测结果进行量测更新，得到多个量测更新结果；合并模块，用于合并多个量测更新结果生成当前时刻的导航输出结果。可选地，所述滤波器还包括：第二生成模块，用于对当前时刻的导航输出结果进行二次混合高斯模型近似生成有限q个高斯分量，并发送至第一生成模块，其中，q为大于0的整数。可选地，所述滤波器还包括：输出模块，用于输出当前时刻的导航输出结果。可选地，时间更新模块，具体为：将第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒子点集以及对应粒子点集的权集；通过每一个高斯分量生成粒子点集和权集进行计算合并，得到每一个高斯分量对应的时间预测结果。可选地，通过SVD计算将第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒子点集以及对应粒子点集的权集。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：1)本专利技术采用混合高斯滤波框架来近似系统噪声和量测噪声的非高斯分布特性，滤波精度较高，方法限制条件较少。且高斯分量的权值，可随量测新息进行自适应调整，具有抵抗粗差干扰影响的特点，使得整个滤波算法具有较好的鲁棒性。2)采用降秩UKF算法对导航定位系统的非线性逼近程度较好，相比传统算法避免了雅克比矩阵计算的繁琐，算法数值稳定性较高，后验精度可达泰勒二阶或三阶以上。3)构造有限混合高斯模型对量测更新后的后验概率使用混合高斯模型进行二次近似，以减少原后验概率混合高斯模型的高斯分量数目，解决整个混合高斯滤波算法在导航系统中，高斯分量数目随时间成指数变化，而引起计算量剧增的问题，较现有技术能保证本专利技术的计算量稳定性。4)本专利技术应用在DBS/SINS车载组合导航系统上，在保证导航参数精度的同时，计算速率较快，工作实时性较好。当然，实施本申请的任一产品必不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的另一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波器的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的另一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波器的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。本专利技术实施例提供了一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，本专利技术可以应用在车载导航定位系统、船载导航定位系统以及无人机导航定位系统等导航定位系统中。下面将结合具体实施方式，对图1和图2所示的处理流程进行详细的说明，内容可以如下：步骤S100，根据前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型。通过高斯混合模型的思路，滤波前一时刻的后验概率密度可以通过有限个高斯概率密度函数来逼近。因此前一时刻的后验概率密度可通过下式计算得到p~(xk-1|Yk-1)=Σs=02qbk-1,sN(xk-1:Zk-1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，所述方法包括：S100，根据所述前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型；S200，根据无迹卡尔曼滤波对所述第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到所述每一个高斯分量对应的时间预测结果；S300，根据当前时刻的量测噪声建立一个由多个高斯分量构成的第二高斯混合模型，并根据所述第二高斯混合模型分别对每一个所述时间预测结果进行量测更新，得到多个量测更新结果；S400，合并所述多个量测更新结果生成当前时刻的导航输出结果。

【技术特征摘要】
1.一种用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，所述方法包括：S100，根据所述前一时刻导航输出结果的后验概率密度和系统状态噪声分布情况，建立一个由多个高斯分量构成的第一高斯混合模型；S200，根据无迹卡尔曼滤波对所述第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到所述每一个高斯分量对应的时间预测结果；S300，根据当前时刻的量测噪声建立一个由多个高斯分量构成的第二高斯混合模型，并根据所述第二高斯混合模型分别对每一个所述时间预测结果进行量测更新，得到多个量测更新结果；S400，合并所述多个量测更新结果生成当前时刻的导航输出结果。2.根据权利要求1所述的用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，所述方法还包括：S500，对所述当前时刻的导航输出结果进行二次混合高斯模型近似生成有限q个高斯分量，并返回所述S100，其中，q为大于0的整数。3.根据权利要求1所述的用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，所述方法还包括：S600，输出所述当前时刻的导航输出结果。4.根据权利要求1所述的用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，所述S200，根据无迹卡尔曼滤波对所述第一高斯混合模型中的每一个高斯分量进行时间更新，得到所述每一个高斯分量对应的时间预测结果，具体为：将所述第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒子点集以及对应所述粒子点集的权集；通过所述每一个高斯分量生成粒子点集和权集进行计算合并，得到所述每一个高斯分量对应的时间预测结果。5.根据权利要求4所述的用于BDS/SINS导航定位系统的滤波方法，其特征在于，通过SVD计算将所述第一高斯混合模型中的每一个高斯分量生成一组粒...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴卿，
申请(专利权)人：重庆水利电力职业技术学院，
类型：发明
国别省市：重庆;50