基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识

针对里程计标度因数误差以及安装误差对捷联惯导/里程计组合导航精度存在较大影响的问题,提出一种基于运动学非完整约束的里程计参数在线辨识方法。通过建立航位推算误差模型,利用里程计输出,计算车辆的向心加速度,并与捷联惯导的加速度计输出计算的向心加速度做差作为量测之一;将里程计与捷联惯导输出的速度做差作为量测之二;通过卡尔曼滤波实现里程计标度因数误差以及安装误差的在线辨识。仿真结果表明,该方法组合导航相比速度组合导航,当车辆行驶960s,其东向定位精度提高19.6 m,北向定位精度提高14.2 m。仿真和车载试验结果均表明该方法能实现里程计参数的有效辨识以及航向安装偏差角的估计,有助于提高组合导航精度。     

航位推算组合导航系统在线标定技术

在航位推算组合导航系统中,存在里程计安装偏差角误差和标度因数误差。推导了里程计安装偏差角误差和标度因数误差对航位推算速度和位置精度的影响,并提出了一种航位推算组合导航系统在线标定算法。该算法利用航位推算的速度与GPS的速度之差作为速度量测,航位推算的位置与GPS的位置之差作为位置量测,对航位推算组合导航系统的姿态误差、安装偏差角误差和标度因数误差进行有效估计,并通过仿真试验和车载试验对该算法的有效性进行了验证。试验结果表明,通过车载试验在线标定出的里程计各误差参数与里程计传统标定法标定的结果接近,且该算法计算量小,具有一定的工程应用价值。     

基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL在线标定算法

针对ROV在大深度水下工作环境中由于DVL刻度因数误差和安装角度误差引起导航精度降低的问题,提出了一种基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL误差参数在线标定算法。分析并建立了DVL误差参数向组合导航定位误差的传播模型,将DVL的刻度因数误差和安装角度误差引入基于USBL位置观测的卡尔曼滤波组合导航迭代中,使ROV在获得组合导航输出的同时实现DVL的在线标定。仿真与海试结果表明,所提出的算法能够在输出高精度组合导航位置的同时进行DVL的有效标定,在理想条件下,组合导航终点定位误差仿真结果能够达到0.01%航程,具有较高的导航定位精度、DVL误差参数估计精度和算法稳定性。     

基于灰色模型和改进粒子滤波的无人机视觉/INS导航算法

为了提高无人机视觉/INS组合导航系统的位姿估计精度,提出了一种基于灰色模型和改进粒子滤波的无人机视觉/INS导航算法。首先,针对视觉传感器数据易受外界因素干扰的问题,利用灰色预测理论建立基于视觉的位姿解算数据灰色模型,减小视觉解算数据误差对导航精度的不利影响;然后,引入萤火虫算法改进粒子滤波的重采样过程,并采用改进后的粒子滤波算法实现并提升视觉/INS组合导航系统的位姿解算精度。最后,自主搭建了四旋翼无人机实验平台。实验结果表明,采用扩展KF滤波的无人机组合导航算法将位姿估计的误差控制在3.2 cm内,所设计算法可以将误差控制在2.3 cm内,无人机位姿估计精度水平提高了39%。     

INS／ESGM／Doppler组合导航系统中的Kalman滤波方法

根据战略核潜艇对水下组合导航系统的战术要求及可能的配备,建立了INS/ESGM/Doppler组合导航系统的工作模式,推导了该组合系统的集中式Kalman滤波算法,通过数字仿真将INS/ESGM/Doppler组合导航系统与INS/ESGM组合导航系统的性能进行了详细的比较,说明将多普勒测速系统引入组合导航系统并应用Kalman滤波技术,可有效地分别改善ESGM系统、INS系统及单纯的INS/ESGM组合系统的精度。     

双轴旋转式SINS自主标定技术

在双轴旋转式SINS中,惯性元件常值漂移误差对系统的影响可以得到调制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到调制,同时这些误差会与旋转角速率耦合,引起速度锯齿波等误差从而降低了系统的各项性能指标。为了减少这种影响,分析了光学陀螺双轴旋转式SINS误差传播特性,利用奇异值分解法对系统的可观测程度进行了分析,经分析,与转动轴相关的安装误差和标度因数误差的可观测度较好,据此设计了系统的自主标定方案及滤波算法,进行了数字仿真和半实物仿真验证试验。试验结果表明,利用设计的自主标定方案,在1 h内能估计出转轴上两个陀螺的标度因数误差及与转轴相关的四个安装误差,估计精度能达到95%以上。导航试验验证表明,利用自主标定的参数,相对于传统标定方法,使系统定位精度提高了20%。     

基于联邦滤波的INS/GPS/CNS位置、姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度,以联邦滤波为基础,研究了以姿态和位置信息作为观测量的多信息融合导航技术,提出了位置、姿态组合模型,并详细推导了基于联邦滤波的位置、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,基于联邦滤波的位置、姿态组合滤波算法能够给出正确的INS误差的估计值,且估计精度较高,平台水平误差角的估计误差控制在10″以内,平台方位误差角的估计误差控制在20″以内,有效地提高组合导航系统的姿态精度.     

信息融合技术在INS/GPS/DVL组合导航中的应用研究

为克服某船载导航系统不能满足长时间高精度导航定位需要的缺点,提出了一种基于信息融合技术的INS/GPS/DVL联邦滤波器组合导航方案.介绍了INS/GPS/DVL联邦滤波器的工作模式,在建立INS、GPS和DVL误差模型的基础上,推导了滤波器的组合形式,并详细阐述了该联邦滤波器的融合算法.通过计算机仿真技术分析了该组合导航系统的性能,仿真证明了所设计的联邦滤波器可以充分利用各种导航传感器的信息,提高导航系统的精度,比单独的惯性导航系统能提供更为精确的位置、速度和姿态信息,有效地提高了导航系统的综合能力.     

GPS/INS组合导航算法性能评估平台

针对常规GPS／INS组合导航算法研发系统扩展性较差的问题，研发了一种GPS／INS组合导航算法性能评估实验平台。该实验平台具有较高的开放性和可扩展性，能够比较便利地嵌入各种导航系统进行仿真数据实验、真实数据实验，完成算法性能的评估。文章首先介绍这一实验平台的基本结构，并给出了一些关键技术的解决方案，最后通过利用该平台进行仿真实验，结果验证了实验平台的GPS／INS组合导航算法性能评估是科学有效的。文章设计的多数据源导航模拟器和独立的算法库为今后的组合导航算法研究提供了有利的参考价值.     

基于不同局部模型的联合滤波算法研究

从组合导航系统研究的角度出发，提出了一种基于不同局部模型的联合滤波算法，并对INS/GPS/Doppler组合导航系统进行了仿真。结果表明：该算法不要求局部模型一致，增强了系统的通用性，提高了运算速度。     

INS/CNS/GPS组合导航系统仿真研究

研究了INS／CNS／GPS组合导航系统的原理和特点，对组合导航系统进行了计算机仿真，提出了采用平台失准角、INS与GPS的位置之差和速度之差作为观测量的方法。采用卡尔曼滤波技术，可以估计出平台的失准角、惯性器件误差及导航参数误差。仿真结果表明：通过校正惯导平台、消除导航参数误差，可以大大提高了系统的导航精度。     

适合于航空应用的INS/CNS/Doppler组合导航系统研究

针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型。仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息。     

基于空间交会的GPS/INS组合导航系统仿真

由于实验务件限制,GPS/INS组合导航系统很难在真实空间交会对接环境中进行GPS/INS组合导航系统性能测试研究。为此,简要设计和实现了基于空间交会的GPS/INS组合导航软件仿真平台,研究了基于空间交会两航天器绝对和相对运动轨迹生成、GPS/INS组合导航系统误差建模、观测数据生成等实现方法,并通过仿真数据分析验证了这种设计方案的可行性,为进一步开展相关研究奠定了基础。     

INS／SAR组合导航系统中的误差修正方法

—本文介绍了ＩＮＳ／ＳＡＲ（合成孔径雷达）组合导航系统中的误差修正原理和方法，描述了如何获得观测量和构造ＩＮＳ／ＳＡＲ组合滤波器。给出的仿真结果证明，这种修正方法能大大提高导航精度，并且具有很强的初始捕获和对准能力。     

一种惯性/水声单应答器距离组合导航方法

惯性/水声单应答器距离组合导航方法为自主水下航行器(AUV)校准提供了一种新途径。针对惯性/水声单应答器距离组合导航系统,建立了AUV三维空间运动学模型,对单应答器距离变换位置非线性系统采用李导数方法进行了可观测性分析,设置了合理的载体航行轨迹,位置组合导航算法中采取了延时状态滤波方式实现了量测信息的同步更新。湖上实验表明,采用单应答器距离组合导航方法后,明显地抑制了INS/DVL导航误差的发散趋势,最大定位误差减小幅度约为19.2%,初步验证了惯性/水声单应答器距离组合导航方案的有效性,为解决AUV导航设备水下校准提供了可能。     

UKF滤波技术在AUV组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是AUV研究中所面临的主要挑战之一。采用GPS辅助的INS／DVL组合导航是目前AUV的主流导航模式。当前实现GPS／INS／DVL组合导航的技术主要有航迹推算(DR)和卡尔曼滤波。中将UKF(Unscented Kalman Filter)滤波技术应用于AUV组合导航，并把UKF与传统的DR和EKF(Extended Kalman filter)方法进行了仿真比较研究。仿真结果表明，UKF在计算量上与EKF相当，但是UKF的位置、航向估计精度都要优于DR和EKF。     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

惯性/重力匹配组合导航系统与可视化仿真

根据惯性/重力匹配组合导航系统的工作原理和特点,提出了基于 RANSA 思想的重力图匹配方法,采用此方法实现了重力图的鲁棒匹配。通过建立组合导航系统的数学模型,采用最优滤波技术实现了组合导航系统的信息融合。在此基础上,采用多种高级语言混合编程,设计实现了一套可视化的仿真软件,对该系统进行了可视化仿真研究。仿真实验结果表明,惯性/重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统,其定位精度、速度精度均有较大的提高,也就是说采用重力匹配方法达到了校正惯导系统,实现高精度导航的目的。