捷联惯导基于星体跟踪器的高精度初始对准算法

捷联惯导与小视场星体跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,导航精度受导航初始误差和器件误差的综合影响。基于此,提出一种捷联惯导与小视场星体跟踪器相组合的初始对准算法,对导航初始姿态误差和惯性器件误差进行估计修正。捷联惯导初始对准过程完成之后,在地面准静基座条件下做速度和位置阻尼条件下的惯导更新解算,利用捷联惯导系统的速度误差量测及小视场星体跟踪器的导航误差角测量量,设计组合粗对准算法和组合精对准算法,用于对捷联惯导系统的初始对准误差和惯性器件误差做进一步有效估计。仿真结果表明:对中等精度导航级捷联惯导系统,组合对准后水平姿态精度可提高到2’’,方位精度可提高到5’’。     

一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统的设计与研究

对于目前的级联式SINS／GNSS组合导航系统来说，其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部，无法抑制平台姿态误差的发散，也无法校正惯性器件误差，因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散，导舷精度随时间下降。为此设计了一种SINS／GNSS级联闭环反馈式组合导航系统，该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈。通过仿真证明：该系统不仅能提高导航解的精度，还在校准的同时具有动机座对准能力，满足了长时间导航定位的稳定性。     

基于水平阻尼的星光/惯性组合校准技术

根据星光/惯性组合导航系统舰载使用特点,考虑以SINS、CNS、LOG三者组合,设计组合校准方案。在SINS/CNS/LOG组合过程中,利用惯导系统的短期高精度特性,设计基于水平阻尼的卡尔曼滤波器对惯导舒勒周期进行补偿。星光/惯性组合校准技术建立在水平阻尼基础上,借助星光导航的航向和位置信息完成惯导位置误差、失准角和陀螺漂移的修正,从而实现组合系统长航时、远航程高精度导航。最后通过仿真对比试验验证星光/惯性组合导航系统校准方案的有效性。仿真结果表明:SINS/LOG组合后,惯导24 h位置误差CEP≤1.48 n mile,且位置误差会随时间积累;而SINS/CNS/LOG组合系统采用星光信息24 h一点校方案,第一次和第二次点校后,48 h和72 h惯导位置误差CEP≤0.5 n mile。由此可见,采用星光信息后,该组合方案能够显著提高惯导导航精度,达到延长惯导系统重调周期目的。     

一种制导炸弹MINS／GPS导航系统误差分析与分配

研究了对准误差和惯性敏感器主要误差对制导炸弹捷联惯导位置误差的影响,并从捷联惯导位置导航精度要求反推出对准误差和微机械惯性敏感器工具误差的分配原则和方法.分析了微机械陀螺和微机械加速度计的误差模型,并说明在短时间工作过程中均可简化为零偏叠加随机噪声.捷联惯导系统误差模型研究和弹道仿真表明,水平姿态对准误差和惯性敏感器零偏是制导炸弹惯导误差的主要误差源,用GPS辅助的组合导航可对所有主要误差源的误差进行估计并补偿.根据理论分析和仿真结果,以及误差源的误差和系统导航位置误差存在的正比关系,分析了MINS/GPS制导炸弹捷联导航的误差分配原则和方法,并给出了误差分配样例.     

基于SE(3)-EKF的旋翼无人机GNSS/SINS空中快速对准方法

针对旋翼无人机GNSS/SINS组合导航系统采用传统对准方法难以在大失准角下实现空中快速对准的问题,提出了一种基于SE(3)-EKF的旋翼无人机GNSS/SINS空中快速对准方法。将姿态和速度状态误差量构造为李群元素,并考虑陀螺仪和加速度计零偏误差,构建了群-矢量混合误差模型,推导了基于SE(3)-EKF的GNSS速度量测方程。实验结果表明：当失准角为[3°, 4°, 95°]时,所提方法在200 s内实现了约为0.1°的水平姿态对准精度,较传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）分别提高了50%以上和20%以上;航向角误差约为0.4°,相较于EKF、UKF分别降低了45%以上和43%以上。当失准角为[20°, 20°, 175°]时,EKF和UKF已无法收敛,而所提方法水平姿态误差可收敛到约0.1°,方位误差可收敛到约0.5°,验证了所提方法适用于不同场景下的初始失准角,具备一定的工程应用价值。     

基于水平罗经的捷联惯导系统自动零速修正

为提高车载捷联惯性导航系统(SINS)的定位和姿态精度,分析了SINS静态罗经对准原理,并推广至行进过程中,借助里程仪测速辅助实现姿态动态、持续对准。同时,通过此动态罗经回路控制律对里程仪测速噪声进行平滑,并对平滑后速度加以检测,实现了零速修正(ZVU)的停车自动识别;停车瞬间利用动态罗经对准回路对系统姿态进行修正,速度误差归零,并依据相邻停车时刻记录的速度误差拟合曲线积分值修正系统位置误差。最后,采用此方案进行了长达4h(约160km)的三组跑车实验,每10min停车ZVU(1s),达到的定位精度为44.2m(CEP),姿态精度优于0.5′。     

基于SINS/TAN/ADS/MCP的无人机组合导航系统

为实现无人机高精度高可靠性导航,提出了一种以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以地形辅助导航(TAN)、大气数据系统(ADS)及电子磁罗盘(MCP)为辅的组合导航方式。通过分析SINS、TAN、ADS及MCP单一系统的工作原理及输出误差模型,构建了SINS/TAN、SINS/ADS及SINS/MCP系统的状态方程及观测方程,最后采用联邦卡尔曼滤波方式实现了对各组合系统的信息融合。仿真数据对比表明:SINS/TAN系统位置误差较小,但航向误差较大;SINS/ADS系统速度误差较小且比较稳定,但位置误差随时间发散;SINS/MCP系统航向误差方差可达0.3783’,但其位置和速度估计精度不理想;而SINS/TAN/ADS/MCP系统能够克服上述不足,实现所有导航参数误差估计的高精度。     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。     

联邦滤波在飞机组合导航中的应用

研究了中等精度捷联惯导系统(SINS),大气数据系统(ADS)和塔康系统(TACAN)构成的机载组合导航系统.在分析SINS、ADS、TACAN各自特点的基础上,提出了SISN/ADS/TACAN组合导航系统的联邦滤波方案,并建立了相应的组合导航系统的数学模型.以一条典型的飞行轨迹进行了全航线的仿真研究,仿真结果为:基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统的位置精度约为70 m(CEP),速度精度约为0.75 m/s(1),航向精度为约为 (1)和姿态精度约为 (1),由此可见基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统可以充分利用各机载导航子系统信息,满足飞机导航定位的精度要求.     

基于GPS观测量和模型预测滤波的机载SINS/GPS空中自对准

针对机载SINS/GPS组合导航系统地面静基座对准时间较长的问题,提出了一种基于GPS观测量和模型预测滤波(MPF)的机载SINS/GPS空中开机自对准方法。该方法首先在载机匀速直线飞行阶段进行SINS/GPS空中开机粗对准,利用GPS获得初始位置、速度和航向,利用加速度计的输出信息计算两个初始水平姿态角;然后在载机进入最优S机动飞行段进行SINS空中精对准,采用MPF和EKF相结合的滤波器估计SINS的误差并进行校正。计算机仿真结果表明,该方法实现了SINS的空中开机自对准,大大缩短飞机的地面准备时间,空中开机粗对准的方位角误差小于15°,俯仰角和横滚角误差小于2°,而空中精对准的方位角、俯仰角和横滚角的估计误差分别达到了67.36〞、47.31〞和-32.52〞。     

单目视觉里程计/惯性组合导航算法

提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法.与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题.通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差.分别在室内外不同环境下进行了22 m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%.与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航.     

采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用

为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。     

组合导航技术在油气管道测绘系统中的应用

针对长输油气管线必须进行轨迹绘制和探伤定位的问题,设计了惯性管道测绘系统。系统核心部件为捷联惯导系统,辅助信号有里程计和定距离磁标信号,是一种全自主的导航系统。在系统算法设计中,通过建立捷联惯导与航位推算组合导航系统误差模型,利用改进的卡尔曼滤波器估计系统姿态、航向角误差和里程计标度因数误差。该系统数据处理具有非实时性的特点,因此设计了后向卡尔曼滤波器进行数据平滑。系统跑车试验证明该滤波算法能够有效的提高系统的定位精度,系统具有高精度、高可靠的特点,满足实际工程需要。     

车载挠性SINS/GPS组合导航系统研究

本文介绍了一种实用车载挠性ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的软、硬件组成。针对挠性动调陀螺和伺服加速度计的随机漂移问题,提出多项式拟合补偿的思想,并在此基础上设计了基于ＵＤＵＴ 分解的卡尔曼滤波器。通过实验室组合导航实验,验证了多项式补偿和组合方案的有效性,同时也说明了该系统是一种具有较高性能价格比的实用陆地战车导航系统。     

MIMU/GPS组合导航系统研究

根据智能交通对车辆导航和定位的要求，研究了MIMU与GPS松散组合导航系统，以速度、位置作为观测量设计了Kalman滤波器。为了验证系统的性能，利用MIMU实验室测试数据和GPS仿真数据对该组合导航系统进行了半物理仿真，分别给出了纯MIMU、组合导航系统及GPS信号短时间丢失时的位置误差仿真曲线。分析结果表明组合系统具有良好的长期工作精度，能够满足车辆导航和定位的要求。     

基于H_∞滤波的主/子惯导组合中挠曲变形补偿算法

针对舰载环境下,主/子惯导组合中主、子惯导间的挠曲变形问题,设计了H?滤波算法。算法将主、子惯导间的挠曲变形作为一种能量有限的量测噪声,通过H?滤波对不确定噪声的鲁棒性来保证滤波精度。在经典的"速度+姿态"匹配方法的基础上,仿真比较了:1)方案一,已知挠曲变形时的标准Kalman滤波算法;2)方案二,未知挠曲变形时的标准Kalman滤波算法;3)方案三,未知挠曲变形时的H?滤波算法。仿真误差曲线直观表明:基于H?滤波算法可以在未知挠曲变形时有效提高组合精度;统计结果表明:滤波方案三得到的姿态与速度的系统误差、随机误差均与理想条件下的方案一相当;相较于方案二,滤波方案三得到的姿态与速度的系统误差至少可减小40%,随机误差至少可减少15%。