重力匹配导航要素影响机理建模与试验验证

从重力匹配导航应用要求出发,研究了重力信息误差组成、特性与重力场分布特点,提出了匹配影响要素平衡关系以及匹配定位误差数学模型。选取典型重力特征区域,仿真验证了匹配要素对定位误差的影响关系模型。实船匹配导航试验数据和单项要素误差影响仿真表明,15条航迹船载重力匹配定位精度与模型预测结果符合,重力仪和惯导误差单一要素对匹配误差的贡献度基本相当,验证了重力匹配导航系统配置的合理性以及重力匹配误差模型的有效性。为重力匹配导航的应用奠定了理论和试验基础。     

惯性定位中扰动重力矢量的影响

惯性定位精度主要取决于惯性元器件的性能和对测线土地球重力场的模型逼近精度。重力场误差(即扰动重力矢量δg)足惯性系统(INS、ISS)的一项主要误差源。本文给出了两个研究δg影响的方法,讨论了不同应用环境中由δg直接及间接引起的各项定位误差的大小及变化规律。最后,讨论了减弱重力场误差影响、提高导航定位精度的几个方法。     

基于四元数的SINS/SAR组合导航系统

传统的SINS误差模型是基于小姿态误差角假设下的线性化误差模型,由于忽略了高阶项,因而不能精确描述系统的非线性特征,易造成较大的导航估计误差甚至滤波器发散。为了克服SINS线性化误差模型的缺点,建立了基于四元数的SINS/SAR组合导航系统非线性模型,并将自适应UPF滤波算法应用于该组合系统。仿真结果表明,建立的基于四元数的组合导航系统模型,不但能有效减小导航误差,提高导航定位精度,而且具有良好的实时性。     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

重力扰动对极区下高精度惯导系统的影响分析及补偿

考虑载体极区航行下导航能力需求,研究了重力扰动对高精度惯导系统的影响和重力扰动补偿方法。首先,推导了重力扰动矢量在横地理坐标系投影;进一步,分别将水平重力扰动分量假设为确定性常值以及马尔科夫随机量,分析其对横坐标系捷联惯导系统的影响;在此基础上,基于EIGEN-6C4重力场球谐模型获取极区重力扰动数据,并利用三次样条插值法对其进行插值处理,从而对横坐标系下惯导系统进行重力扰动补偿。理论分析及仿真实验结果表明：在横坐标下,确定性常值水平重力扰动分量将导致惯导系统产生振荡性误差以及常值性偏差,随机水平重力扰动分量将导致系统位置误差呈线性振荡增长,且位置误差漂移率与重力扰动方差成正比,并且同时受载体航行速度及马尔科夫模型阶数影响,与常规坐标系下引起的误差一致。基于2190阶EIGEN-6C4重力场球谐模型对横坐标系捷联惯导系统进行重力扰动补偿后,水平姿态精度提高68%,定位精度提高2.5%。     

基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法

针对重力匹配辅助惯性导航系统中SITAN匹配算法状态方程存在模型误差的问题,提出了一种基于自适应并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法.通过自适应因子调节状态预测信息的权重,抑制滤波发散,提高定位精度.同时,讨论了自适应因子的选取与构造,分析了基于并行扩展卡尔曼滤波的SITAN匹配算法发散的原因.选取南海两片重力异常特...     

AUTONOMOUS NAVIGATION OF PROBE BY X-RAY PULSARS BASED ON FADING MEMORY FILTERING

针对扩展Kalman滤波(Extend Kalman Filter, EKF)在处理X射线脉冲星的自主导航定轨问题上易发散的问题,本文提出了基于记忆衰减滤波的抑制发散自主导航算法。在研究了自主导航滤波中误差变化的特征的基础上,从原理上分析了预报误差随迭代次数增加而增大的原因。针对EKF存在的这一缺陷,本文应用记忆衰减滤波控制误差发散,推迟了误差发散的时间并减小了发散的幅值,使得滤波结果稳定于更精确的结果。本文的结论均通过数值计算的方法验证     

基于记忆衰减滤波的X射线脉冲星自主导航

针对扩展Kalman滤波(Extend Kalman Filter, EKF)在处理X射线脉冲星的自主导航定轨问题上易发散的问题,本文提出了基于记忆衰减滤波的抑制发散自主导航算法。在研究了自主导航滤波中误差变化的特征的基础上,从原理上分析了预报误差随迭代次数增加而增大的原因。针对EKF存在的这一缺陷,本文应用记忆衰减滤波控制误差发散,推迟了误差发散的时间并减小了发散的幅值,使得滤波结果稳定于更精确的结果。本文的结论均通过数值计算的方法验证。     

应用抗差估计SITAN算法的水下重力匹配导航方法

水下重力场匹配导航的SITAN算法综合了扩展卡尔曼滤波技术和地形随机线性化技术,具有实时性好、可操作性强等特点。针对其在粗差探测方面的不足,引入抗差估计方法,通过设置调节因子,降低了异常点状态矩阵和增益矩阵等对下一位置点的影响,来改善导航位置精度,增强可靠性。仿真试验结果表明,采用一般SITAN算法的水下重力匹配导航位置精度均值为2~3 n mile,引入抗差方法后,导航位置精度保持在1 n mile以内,精度水平提升50%以上。抗差估计方法用于水下重力匹配导航,具有较好的精度改善作用。     

基于局部连续场的重力匹配辅助导航

重力匹配辅助惯性导航是一种在惯性导航系统定位信息基础上利用地球重力场特征获取载体位置信息的组合导航技术。一般匹配辅助导航方法都是建立在格网化离散场的基础上,考虑到用局部连续场逼近离散散场的可行性,提出了利用连续场实现相关极值匹配算法,建立了基于局部连续场的相关极值匹配算法模型,采用随机初值迭代方式改进拟牛顿方法以实现在置信范围内全局寻优。最后在三组不同仿真条件下对该算法进行了仿真实验。从实验结果可以看出,在观测误差、初始定位误差较大的情况下,通过该算法获得的匹配航迹仍能以较高的精度跟踪真实航迹,从而验证了算法的有效性。     

航空重力与重力梯度测量对惯性稳定平台的需求分析

从航空重力与重力梯度测量原理出发,先后导出航空重力与重力梯度测量的观测方程和测量误差方程,然后依据地球重力场特征和功率谱的相关理论,结合航空重力与重力梯度测量中的GPS定位、惯性稳定平台的指向和稳定性、加速度计和梯度仪的误差模型,分析了航空重力与重力梯度测量对稳定平台的需求,在此基础上以航空重力测量中国外常用的双水獭(Twin-Otter)固定翼飞机的实际飞行参数为例,通过数值计算给出了航空重力测量分辨率达到1 mGal时,对惯性稳定平台的角度指向精度、稳定性和随机漂移的要求分别为0.0005°、0.006°/h/Hz和0.0003°/h;航空重力梯度测量分辨率1 E时,对稳定平台对应的指标要求分别降低为0.5°、0.01°/hr/Hz和0.01°/hr。     

基于层次分析法的重力匹配区域选择准则

重力辅助导航在数字重力图的不同区域,其匹配效果各不相同。为了评价数字重力图各区域的重力匹配效果,给路径规划提供可靠的依据,在对地球重力场的各种特征参数进行归一化处理并且分类统计分析的基础上,运用层次分析法将重力场的局部标准差、经度方向粗糙度、纬度方向粗糙度、经度方向坡度、相关系数进行组合,给出一种新的重力匹配区域选择准则,依据此准则将数字重力图划分为重力匹配的适配区和非适配区。在数字重力图上采用均方差(MAD)和平均绝对差(MSD)算法进行重力辅助导航的重力匹配仿真计算和比较,仿真结果表明,适配区域的匹配导航效果明显优于非适配区域,定位误差小于一个重力格网。     

基于自适应均方根EKF的惯性辅助航天器仅测角导航方法

针对微小卫星等航天器对空间非合作目标交会操作中的自主相对导航问题,提出了一种基于自适应均方根EKF的惯性辅助航天器仅测角导航方法。首先,推导了一种基于Clohessy-Wiltshire (CW)方程的仅测角导航模型。然后,基于误差状态推导了一种仅测角/惯性组合相对导航模型。接着,基于Cholesky分解得到组合导航系统的状态协方差矩阵,并引入“新息”协方差匹配方法对测量噪声进行在线自适应调整,构建了一种自适应均方根EKF对该组合导航系统状态进行动态滤波估计,并采用Fisher信息矩阵对该组合导航系统的可观性进行评估。最后,在搭建的半物理仿真平台上进行了仿真验证,得出终端时刻采用自适应均方根EKF比EKF的迹向滤波精度平均提高了35%,径向和法向滤波精度平均提高了25%。     

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。     

车载组合导航系统中的分级地图匹配算法

本首先建立了用于车载导航的电子地图中道路网络的实体对模型,在研究GPS/DR定位误差分布的前提下,基于局部线性化思想,利用定位轨迹和电子地图道路网的相关性,实现了地图分级匹配计算,从而消除GPS/DR定位信息中的有偏误差。最后,在AutoCAD环境下用实验验证了上述算法。结果表明该算法模型简单,不仅可以提高车载导航系统的定位精度,而且能提供可视化的导航效果。     

直线段的重力场匹配水下导航新方法

针对当前重力场匹配算法在实时性和可用性上存在的不足,考虑到潜艇水下航行轨迹在短时间内为一条直线的特点,提出了一种基于直线段方式进行重力图形匹配的新方法。该方法通过以初始概略点位为中心的旋转搜索,选取满足在一条直线段上与测量点的重力误差在一定范围内的点集作为最终匹配点,并以实测海区数据为基础进行了实验验证。实验结果表明,这种基于直线段的重力场匹配新方法可以在一定程度上克服由于重力测量精度不够带来的匹配失效问题,能够获得很好的匹配效果,同时也解决了当前其它匹配算法在实时性上存在的突出问题。匹配算法在实时性和可用性上具有一定创新。     

重力辅助导航匹配区域选择准则

通过在重力场区域中移动局部计算窗口的方法,计算了实测重力场各个局部的多种统计特征并使用填色等值线图进行了对比和分析,以局部重力场的标准差和经纬度方向相关系数作为匹配区域选择的数量指标,给出了重力匹配区经验选择准则。采用均方误差和平均绝对差算法在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了仿真研究,计算结果表明,在满足重力匹配区选择准则下进行的重力辅助导航,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率大于90%。     

基于隐马尔可夫模型的地磁匹配算法

为了在地磁特征微弱区域内实现地磁辅助导航以及提高惯性导航系统在地磁特征明显区域内的定位精度,提出了基于隐马尔可夫模型的地磁匹配算法.首先以惯性导航系统定位误差为隐状态,以实时测量的地磁强度为观测量,建立了地磁匹配的隐马尔可夫模型;其次,针对该模型,使用Viterbi算法来确定最优状态序列,给出了惯性导航系统的当前定位误差.仿真结果表明,该算法可以实现地磁辅助导航,导航误差优于EKF算法,组合导航系统的定位误差在50 m左右.     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

基于空间分布的重力场持续适配能力评估方法

重力匹配导航需要在重力场特征丰富的区域进行,现有的重力场适配性评估方法多针对单条测线或局部区域,未考虑到重力特征的空间分布。为了评估重力场持续适配能力,提出了将重力场适配半径作为评估重力场特征区域空间适配性能指标参数。从适配半径定义出发,阐述了其物理意义内涵,证明了其与匹配测线覆盖全区域的最小辐射半径的关系,并根据适配半径不同分布形态,推导了具体计算方法。适配性评估实例表明,中国南海重力场适配半径为95 n mile,说明重力匹配导航技术在南海范围具有较好适用性。适配半径直接反映了特征区域提供持续重力匹配导航的能力,可作为重力匹配导航系统工程应用重力场持续适配能力评估和航迹规划的依据。