基于加权奇偶矢量的机载自主完好性监测算法

针对接收机自主完好性监测在卫星数少或多星同时发生故障下无法保证可用性的问题,结合实际机载多传感器配置,提出了一种基于陆基导航系统辅助的加权奇偶矢量机载自主完好性监测方法,利用陆基导航系统的斜距及卫星伪距观测信息建立联合监测系统的观测方程,并采用加权奇偶矢量法构建检验统计量实现对故障卫星的检测判别。仿真结果表明,该方法能及时准确地识别故障卫星,从而保证卫星导航系统的完好性及组合导航定位精度,具有重大的工程应用参考价值。     

基于ERAIM的惯性辅助卫星导航系统完好性检测

针对卫星导航/捷联惯导组合导航系统的完好性检测问题,给出了一种扩展接收机自主完好性检测方法,将单独用于卫星导航系统的接收机自主完好性检测方法扩展到组合导航系统中.通过综合卡尔曼滤波器的状态预测模型与量测模型,采用最小二乘估计原理来解算最优估值,建立新的量测模型进行卫星导航/捷联惯导组合系统的完好性检测,包括故障探测、识别、可靠性以及可分离性的测量.仿真结果表明,扩展接收机自主完好性检测法可以明显提高组合导航系统的完好性检测性能.     

基于极大似然比的多故障卫星完好性检测

针对多星座情况下多卫星同时故障时的接收机自主完好性检测的问题,分析了多卫星同时故障的原因及特点,提出基于极大似然比的分层完好性检测方法.通过奇偶向量矩阵的计算,根据极大似然估计,进行故障检测与隔离,利用全量检验统计值与部分检验统计值之间的关系进行故障卫星的确定,并利用接收机的数据进行仿真验证.仿真结果表明,本方法可以快速有效地实现多星座情况下的接收机自主完好性检测,检测出并隔离故障卫星.     

一种惯性辅助卫星完好性监测多解分离法的优化方法

针对惯性辅助卫星完好性监测多解分离法计算量大的问题,给出了一种基于参数序贯复用的优化方法。在对多解分离法及其计算量分析基础上,采用序贯处理技术,推导了低阶顺序处理多解分离法。同时根据系统结构特点以及滤波器间量测信息高度相关性,提出滤波器参数复用方法,避免参数重复计算。通过仿真实验,从故障引入时间和可见星数目变化两个方面对优化前后多解分离法的计算量进行了对比。仿真结果表明该优化方法可以有效降低多解分离法的计算量,便于工程应用。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

GPS／GLONASS组合接收机自备完善性监测和导航性能研究

本文应用近似径向误差保护判别准则，研究不同数量的卫星发生硬故障条件下，飞机非精密进场或终端航行时，ＧＰＳ／气压高度表组合系统、ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ／气压高度表组合系统接收机自备完善性监测可用性和导航解的可用性     

一种地磁/惯性深度融合导航方法

地磁/惯性融合导航是一种不依赖全球导航卫星系统的自主导航方式之一，具有很强的隐蔽性和抗干扰性能，是固体火箭的可用自主导航方式之一。基于前人在惯性/地磁融合导航研究的基础，对地磁导航、惯性导航的优缺点进行详细分析，将地磁导航在高度和纬度的确定优势和惯导在经度和纬度确定优势进行充分融合，提出了具备东向速度间接估计校正的地磁/惯性深度融合导航方法，摒弃地磁导航在经度、惯导在高度方向确定的劣势。结合实际弹道数据的导航仿真对比试验表明，所提出方法可以充分吸收两种导航的优势，相比传统的地磁/惯性融合方式，导航精度在相同条件下提升45.6%，为高精度地磁/惯性融合导航提供一种新的方法。     

惯导速度辅助下GNSS高精度定位

传统的卫星导航接收机无法同时适应高动态和高精度要求。对于10g以上的加速度,高精度接收机很难达到高精度的指标,甚至基带环路失锁无法正常导航定位。针对GNSS动态条件下高精度定位需求,引入惯性/卫星深组合导航技术,在应用惯性信息辅助接收机减小基带跟踪环路带宽基础上,采用码片窄相关方法降低伪距抖动误差,提高动态条件下GNSS伪距定位精度。仿真结果表明:通过惯性信息辅助跟踪环路可实现较小跟踪环路带宽下的稳定跟踪;在此基础上,通过码片窄相关方法并提高射频前端带宽可实现定位精度的提高。对比传统的伪距定位方法,定位精度(1?)从6 m提高到3 m左右。     

基于自适应姿态估计的MIMU/GPS紧组合导航算法

当可见卫星数低于4颗时,惯性/卫星松组合方式不能正常工作,紧组合方式虽能工作但当载体出现频繁的大角度转向时,导航误差易出现较大波动,特别是姿态角误差在长时间导航时出现发散的情况。针对上述问题,对比了当载体在频繁转向时,不同的紧组合观测信息对系统导航误差的影响,提出基于多模型的自适应姿态估计方法。设计模糊逻辑推理,智能判断载体的运动状态,自适应分配对应姿态估计的权重,从而提高MIMU/GPS组合导航系统性能。仿真实验表明,该方法解算的速度精度在0.1 m/s以内,位置精度在5 m以内,而且不受载体大角度转向的影响,能够持续输出高精度的导航信息。     

高速飞行环境下卫星导航信息滞后补偿方法

为了解决高速飞行环境下卫星导航信息滞后严重影响导航精度和性能的问题,研究了一种基于曲线拟合技术的滞后补偿方法.针对高速飞行环境下导航参数的变化情况,分别采用抛物线和三次抛物线来拟合卫星导航系统的输出信息,推导获得抛物线和三次抛物线的各项系数,进而研究获得卫星导航信息滞后的补偿算法.仿真结果表明,尽管卫星导航输出的滞后时间长达0.8 s,采用该滞后补偿方法可以使捷联惯导/卫星组合导航的水平位置精度达到±0.6”,高度精度达到±18.9 m,速度精度达到士0.15m/s.因此该方法能够有效补偿卫星导航系统的输出滞后,具有良好的工程应用前景.     

基于GNSS的列车定位信号完好性提高方法

全球导航卫星系统(GNSS)应用于铁路领域,能够为列车运行控制系统提供实时的位置信息.同时列车定位应当满足一定的安全标准,因此如何提高基于GNSS列车定位的完好性就显得尤为重要.首先,介绍了目前传统的列车定位方式和应用方法;其次,基于D-S证据理论和列车轨道卫星数据库提出了一种新的提高列车定位完好性的方法.最后,通过仿真和实验验证表明:该方法对GNSS在铁路领域的应用具有重要的参考价值.     

微惯性/卫星组合导航高精度事后基准确定方法

针对高性能MEMS组合导航系统的高精度定位定姿需求,提出了一种基于GNSS(Global Navigation Satellite System)精密相对定位RTK(Real-time Kinematic Positioning)和MIMU(MEMS-based Inertial Measurement Unit)组合的高精度事后基准确定算法,该算法在MIMU/RTK组合导航正向Kalman滤波的基础上,采用RTS(Rauch-Tung-Striebel)反向平滑再次进行信息融合,提升了组合导航结果的事后处理精度。另外,通过Allan方差分析技术实现对MIMU随机误差精细建模和MIMU/RTK组合导航相对精度分析。对实测的车载动态试验数据处理结果的均方根误差和Allan方差分析表明:相对于传统正向滤波方法,RTS反向平滑方法能够将MIMU/RTK组合导航定位、定姿精度分别提升45.2%和54.1%。该方法可作为GNSS/INS组合导航高精度参考基准的确定方法。     

一种高可靠捷联惯性测量单元布局

冗余传感器惯性测量单元通过传感器余度配置能够有效提高惯导系统的可靠性,同时对运动的重复测量为降低传感器测量误差和提高导航性能提供了必要条件。一种新型9传感器惯性测量单元,在实现9传感器最佳导航性能布局的同时,保障了每个方向的平动或者转动均可同时由5个传感器进行测量,使其可靠性等同于6套并行工作的单轴独立惯导系统。利用GLT(Generalized LikelihoodTest)方法和Monte Carlo模拟完成了该惯性测量单元故障检测、隔离性能研究。分析结果表明,该惯性测量单元的平均无故障时间为正十二面体6传感器惯性测量单元的1.4倍,为三轴正交配置惯性测量单元的3.8倍,传感器测量随机误差造成的影响分别降低13%和40%。因此,该布局特别适合于对长使用寿命、高安全性、高可用性有严格要求的应用领域。     

旋转IMU在光纤捷联航姿系统中的应用

惯性测量单元输出信号的精度直接影响捷联惯性导航系统的精度,为了提高捷联系统的精度,以舰船光纤捷联惯性航姿系统为应用对象,采用了双轴旋转机构连续匀速旋转IMU的系统方法,把惯性测量单元输出信号中的漂移误差调制成正弦信号,通过捷联算法中的积分运算可以有效地消除陀螺和加速度计中的漂移误差,从而有效地提高捷联惯性航姿系统的精度,并进行了系统仿真实验。仿真结果表明:经过旋转以后的IMU输出信号误差较传统非旋转方法可以减小一个数量级。基于双轴旋转IMU的系统方法可以有效地减小IMU输出信号漂移误差和提高捷联惯性航姿系统的精度。     

MIMU/GNSS紧组合精密单点定位协方差成形自适应滤波方法

针对精密单点定位应用需求,研究了MIMU/GNSS紧组合协方差成形自适应滤波方法。给出了"位臵滤波器+速度滤波器"的分布式滤波器设计方案以降低计算复杂度;推导了地理系紧组合导航系统模型,并把伪距测量不一致性偏差扩展至系统状态向量中予以估计,从而提高系统对于动态环境下伪距测量偏差抖动的适应能力。协方差成形自适应滤波算法利用Frobenius范数来衡量系统残差噪声水平建模状态与实际状态的匹配程度,并以最小化Frobenius范数作为优化指标,动态调节滤波增益,以此来提高状态估计精度、平稳性与鲁棒性。地面静态试验表明:紧组合协方差成形自适应滤波器定位误差均值与均值稳定性均优于标准卡尔曼滤波器,定位精度提高了约50%,能够提供亚米级单点定位导航服务。相较于集中式滤波器设计方案,分布式滤波器方案计算复杂度降低了63.5%。     

重力/惯性匹配导航系统的仿真研究

分析了水下多种导航方式，提出了一种新的组合导航方式，即重力／惯性组合导航系统。介绍了它的研究背景和工作原理，并通过可视化仿真的方法模拟了整个导航过程。结果表明：重力匹配可以限制惯性导航系统的误差增长，实现长期水下高精度定位。     

Multiresolution Symplectic Scheme for wave propagation in complex media

A fast adaptive symplectic algorithm named Multiresolution Symplectic Scheme (MSS) was first presented to solve the problem of the wave propagation (WP) in complex media, using the symplectic scheme and Daubechies‘ compactly supported orthogonal wavelet transform to respectively discretise the time and space dimension of wave equation. The problem was solved in multiresolution symplectic geometry space under the conservative Hamiltonian system rather than the traditional Lagrange system. Due to the fascinating properties of the wavelets and symplectic scheme, MSS is a promising method because of little computational burden, robustness and reality of long-time simulation.     

混合驱动水下滑翔机水动力参数辨识

与传统水下滑翔机相比,混合驱动水下滑翔机可以分别利用头部的浮力驱动单元和机身尾部的螺旋桨推进单元进行驱动从而实现不同形式的运动,具备低功耗、长航程、良好机动性等特点,具有广泛的应用前景. 准确的动力学模型以及精确的水动力参数是实现混合驱动水下滑翔机控制系统设计以及精确导航的基础. 在混合驱动水下滑翔机动力学模型已知的前提下获得准确的水动力参数是本文主要研究的问题. 本文以天津大学研制的混合驱动水下滑翔机“海燕” 作为研究对象,提出一种在有限航行参数条件下,基于大数据统计分析的计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD) 和参数辨识相结合来获取混合驱动水下滑翔机的水动力参数的方法. 即首先建立滑翔机的动力学模型,推导出稳态数据与所求水动力参数的关系;然后采用CFD 的方法得到其升力系数,根据大量稳态纯滑翔实验数据,结合大数据统计分析,辨识出其剩余水动力参数;最后,根据混合驱动模式下的实验数据辨识出与螺旋桨相关的参数,从而得到其整套的水动力参数. 该方法不仅结合了CFD 方法具有获取复杂外形结构航行水动力的特点,而且可以有效利用大量现场实验数据,因而能够更加准确地辨识其实际运动. 通过运动仿真与试验对比,验证了该辨识方法的正确性和有效性,对滑翔机的研究具有指导意义.