基于UWB优化配置的室内行人导航方法

在卫星信号无法覆盖的室内条件下,行人的精确导航问题是当前研究的热点。为解决基于MEMS的微惯性导航系统误差随时间发散、航向角发散快的问题,提出了一种利用UWB辅助修正惯性导航系统,实现室内较高精度定位的方法。该方法采用基于零速修正的微惯导系统进行导航,以抑制惯导误差随时间发散,并在建筑内拐角、楼梯口等关键节点处优化配置UWB设备,采用UWB信息与微惯导数据进行卡尔曼滤波,实现对微惯导航向及位置的修正。与大规模使用UWB系统进行室内定位相比,该方法降低了系统布设成本,避免了UWB出现问题时对整体导航结果的影响,有效地保证了系统的定位精度。行走实验表明:直线行走时,微惯导最终定位误差为1.8%;转弯行走时,在UWB辅助定位下,微惯导最终定位误差小于1.0%。     

基于改进径向基神经网络的MEMS惯导系统误差抑制方法

由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15 s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。     

基于导航信息双向融合的行人/移动机器人协同导航方法

为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息双向融合滤波器同步修正两者的导航信息误差,即利用移动机器人捷联惯导系统较高的传感器精度完成对行人导航系统磁航向误差的实时修正,并利用行人导航系统较高的位移精度修正机器人惯导系统误差,实现同步提高两套导航系统的定位与航向精度。导航定位实验表明,该方法可有效提高人机一体化智能系统的导航定位精度,行人导航系统定位误差约为行进距离的3.3%,移动机器人导航系统的误差积累速度降低为单独工作时的1/3。本文所提出的方法利用了人机一体化智能系统的结构特征,在卫星导航系统失效的电磁干扰环境中有效提高了一体化系统的综合导航定位性能,具有较高的理论研究与工程应用价值。     

基于格网系的双航海惯导定位信息融合

在双轴、单轴旋转调制激光陀螺航海惯导备份配置中,主惯导双轴旋转调制航海惯导故障情况下,针对备份系统单轴旋转调制航海惯导定位精度受方位陀螺常值漂移影响的问题,提出了双航海惯导定位信息融合方法。在格网系下设计了两套系统的联合误差状态Kalman滤波器,以系统间位置参数的差异为观测量,对惯性器件的确定性误差进行估计;建立了定位误差预测模型,对单轴旋转调制航海惯导的确定性定位误差进行预测补偿;通过滤波器、预测模型在地理系与格网系间的相互转换,实现了定位信息融合算法的全球适应性。最后通过仿真、实际系统实验进行了验证,结果表明:对单轴旋转调制航海惯导的定位误差预测补偿后,与补偿前相比其定位误差减小了30%,进而保证了主惯导双轴旋转调制航海惯导发生故障情况下系统的定位精度。     

基于外定位阻尼的捷联惯导算法设计

传统外阻尼惯导系统以外速度作为辅助参考,但在仅能提供外定位参考的条件下,为了避免由定位信号差分求取速度时造成噪声放大负面效应,推导了基于定位误差的罗经初始对准算法,并将它与捷联惯导姿态解算相结合,得到定位阻尼捷联惯导算法.该算法具有计算量小和稳定性好等优点,但与Kalman滤波组合导航相比,也有它自己的应用条件并存在一些不足之处.最后,利用GPS定位和激光捷联惯导系统进行了车载试验,验证了所提算法的有效性.     

干扰环境下GPS/INS组合模式研究

分析了紧耦合GPS／INS组合结构中GPS接收机的抗干扰性能，以及紧耦合组合的模式、特点和组合中考虑的问题；并指出在干扰环境下，惯导／卫导组合应采用紧耦合组合模式。     

低成本制导弹药虚拟运动预测组合导航方法

采用捷联惯导/卫导松组合导航系统的低成本制导弹药在执行任务时,卫星导航信号闪烁、断续、丢失等情况时有发生,严重降低了导航精度。为解决卫导信号短时缺失条件下的精确导航问题,提出了一种基于虚拟运动状态预测和自适应卡尔曼滤波器的卫导信号补偿导航方法。首先,建立卫导接收机正常工作时的状态与量测方程,构建三维空间下弹药制导过程的动力学模型。其次,根据制导律与动力学特性预测制导弹药的虚拟运动状态,并将其输入卡尔曼滤波器,在一定程度上替代卫导信号。最后,设计一种自适应卡尔曼滤波器,该滤波器可根据新息序列实际协方差与理论协方差的不匹配度自动调节增益。仿真结果表明,在卫导信号短时缺失的情况下,相比基于扩展卡尔曼滤波器的松组合导航方法,所提方法可将平均定位精度提升55%以上,为卫导信号短时缺失条件下的组合导航提供新思路。     

双航海惯导联合旋转调制协同定位与误差参数估计

单轴/双轴旋转调制航海惯导备份配置满足了舰艇对于定位精度、可靠性、成本的综合要求,但系统间缺少信息融合。针对此问题,以单轴旋转惯导的姿态误差、速度误差、位置误差与双轴旋转惯导对应误差的差值以及两套惯导的陀螺常值漂移、水平加速度计常值零偏为系统状态,并以二者间扣除杆臂效应后的速度及位置的差值为观测量,通过联合旋转调制,改变两套系统IMU的相对姿态关系。分段常值可观测性分析表明,所有系统状态完全可观。建立了定位误差预测方程,对单轴旋转惯导方位陀螺漂移造成的定位误差进行预测补偿。实验结果表明,对单轴旋转惯导方位陀螺漂移造成的定位误差预测补偿后,其定位误差减小了30%,不仅满足了高可靠性的要求,而且提高了故障情况下的导航精度。     

LSTM网络提高MEMS惯导定位精度的分析及验证

为了提高GPS信号短期丢失状态下微机电(MEMS)惯导的导航定位精度,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)预测和传统GPS/MEMS组合导航系统相结合的高精度定位方法,对存在GPS信号状态下的LSTM模型进行训练来预测输出GPS信号丢失时的定位信息。针对单纯MEMS惯导推算误差发散快和反向传播神经网络(BPNN)无法处理时间序列数据的问题,采用LSTM来进一步抑制惯导累积误差,并使用自适应时刻估计方法来优化训练过程以提高模型性能。60 min时长的行驶测试数据集的验证结果表明:基于LSTM的MEMS惯导定位方法能够有效提高无GPS信号状态下的定位精度,相比于单纯MEMS惯导推算和BPNN的定位精度分别提高了94.62%和73.03%。     

论混合式惯性导航系统

惯性导航系统是当代空、天、海、陆各类先进运载器所不可或缺的一项自主导航定位装备。简要回顾了平台式、捷联式以及旋转式惯导系统的发展历程和各自优缺点,在此基础上提出了集平台式、捷联式和旋转式惯导系统优点于一体的混合式惯导系统新技术途径。介绍了这种新型惯导系统的概念、原理、特点、关键技术,样机实验结果验证了该技术途径的优越性和可行性,为该系统的未来研发和应用提供了技术基础并指出了研究方向。