High Performance Kalman Filter Tuning for Integrated Navigation Systems

Braun, Benjamin

Benjamin Braun

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Original title:: High Performance Kalman Filter Tuning for Integrated Navigation Systems
Translated title:: High Performance Kalman-Filter-Tuning integrierter Navigationssysteme
Author:: Braun, Benjamin
Year:: 2016
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Maschinenwesen
Advisor:: Dambeck, Johann (Dr.); Holzapfel, Florian (Prof. Dr.)
Referee:: Holzapfel, Florian (Prof. Dr.); Kleusberg, Alfred (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: MAS Maschinenbau; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Keywords:: Integrated navigation systems; Inertial navigation; Satellite navigation; Data fusion; Measurement error modeling; Filter tuning; Statistical consistency; Kalman filter
Translated keywords:: Integrierte Navigationssysteme; Trägheitsnavigation; Satellitennavigation; Datenfusion; Filter-Tuning; Statistische Konsistenz; Kalman-Filter
TUM classification:: VER 500d
Abstract:: Flight guidance & control systems for safety critical applications have to handle sensor failures with high reliability. Fundamental prerequisite is a statistically consistent flight state estimate of the integrated navigation system. By applying error identification techniques for sensor, model and observation errors, heuristic navigation filter tuning methods are superseded by a physically motivated approach. Further emphasis is on filter initialization, fusion of out-of-sequence observations and Kalman filter stability.
Translated abstract:: Flugführungs- und Regelungssysteme für sicherheitskritische Anwendungen müssen auf Sensorfehler mit hoher Zuverlässigkeit reagieren. Wichtige Voraussetzung ist eine statistisch konsistente Flugzustandsschätzung durch das integrierte Navigationssystem. Mit der Identifikation von Sensor-, Modellierungs- und Beobachtungsfehlern wird die heuristische Herangehensweise beim Filter-Tuning durch einen physikalisch motivierten Ansatz abgelöst. Weitere Themen sind Filterinitialisierung, Fusion aus der Reihe ankommender Messungen und Kalman-Filter Stabilität. «
Flugführungs- und Regelungssysteme für sicherheitskritische Anwendungen müssen auf Sensorfehler mit hoher Zuverlässigkeit reagieren. Wichtige Voraussetzung ist eine statistisch konsistente Flugzustandsschätzung durch das integrierte Navigationssystem. Mit der Identifikation von Sensor-, Modellierungs- und Beobachtungsfehlern wird die heuristische Herangehensweise beim Filter-Tuning durch einen physikalisch motivierten Ansatz abgelöst. Weitere Themen sind Filterinitialisierung, Fusion aus der Rei... »
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1277425
Date of submission:: 23.09.2015
Oral examination:: 16.06.2016
File size:: 20923625 bytes
Pages:: 347
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20160616-1277425-1-0
Last change:: 21.09.2016
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