基于加性四元数的SINS/CNS非线性紧组合方法

针对SINS/CNS组合导航系统中的非线性特性,提出了基于加性四元数的SINS/CNS非线性紧组合方法.从捷联惯性导航系统误差非线性建模和天文角度非线性量测两个方面出发,推导了基于加性四元数的捷联惯导误差传播特性,构建了天文导航的非线性量测模型,采用二阶插值滤波算法实现了SINS和CNS的非线性信息融合.计算机仿真显示,SINS/CNS非线性紧组合方法充分考虑系统的非线性特性,机动情况下的峰值误差较小,相对线性紧组合方法导航精度提高约15％.     

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。     

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。     

基于加性四元数误差方程的惯性/天文姿态组合算法

针对采用旋转四元数误差进行的组合导航误差建模中状态方程的非线性化问题,提出一种新的惯性/天文组合姿态组合算法,以姿态加性四元数误差和陀螺漂移为状态变量,推导系统线性化状态方程,并以天文导航和惯导姿态四元数之差为量测量,建立系统量测方程,然后利用卡尔曼滤波实现对该组合模式的信息融合,仿真分析表明,所设计的基于姿态四元数误差和陀螺漂移的组合模式能够有效估计系统状态误差,姿态误差0.02°左右,验证了其有效性,可避免较为复杂的非线性滤波器的使用,为工程实践提供了理论支持.     

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.     

一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法

以陆用载体为研究背景,提出了一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法。以SINS作为公共参考系统,在分别获得推力、引力及位置对偶四元数误差方程基础上,搭建SINS/GPS/地磁的降维联邦Kalman滤波器模型。一方面,结合载体匀速、加速、转弯、爬坡四种运动状态,利用奇异值分解对系统状态量进行可观测性分析;另一方面,开展该降维对偶四元数导航框架下的惯性/GPS、惯性/地磁子滤波器分级设计,以获得最佳状态维数与导航解算效率。仿真与实验结果表明,降维后的组合导航系统计算量仅为全状态的3.34%,且参数估算结果的"解的集中性"更好。     

基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位技术

针对因水下环境的特殊性AUV难以实现精准导航的问题,设计了一种基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位系统。该系统具有定位精度高、鲁棒性好等优点,系统由SINS、LBL、DVL和MCP组成,根据LBL的TDOA定位原理建立了LBL斜距差模型,给出了SINS/LBL/DVL/MCP的状态方程和量测方程,利用集中kalman滤波器对组合导航系统进行最优估计。在相同的仿真条件下,对SINS/LBL松组合、紧组合进行了软件仿真,仿真结果表明:相对于松组合系统,基于SINS/LBL的紧组合系统导航精度更高,尤其是在由于AUV运动或受到外界干扰导致可用信号的水听器不足四个时,紧组合系统的可靠性和容错性更高。     

多传感器信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航定位的精度,采用SINS(捷联式惯性导航系统)、DVS(多普勒速度声纳)、TCM2电子磁罗经和GPS浮标组成新型水下航行器组合导航系统,分析了SINS、DVS、TCM2电子磁罗经和GPS浮标的工作原理以及建立了各自输出误差模型,利用联邦Kalman滤波对水下组合导航系统进行信息融合,建立了水下组合导航系统联邦滤波器的观测方程和量测方程,并进行了计算机软件仿真实验。仿真实验表明:使用联邦卡尔曼滤波的水下组合导航信息融合技术导航输出精度满足水下航行器高精度高可靠性的性能指标。采用了SINS,DVS,TCM2,GPS浮标以及联邦卡尔曼滤波的水下组合导航系统可以有效地提高水下航行器组合导航定位的精度和可靠性,从而增长了水下航行器水下作业时间以及提高了水下航行器的水下导航定位性能。     

基于Bagging模型的惯导系统误差抑制方法

由惯性导航系统(SINS)和卫星导航系统(GPS)构成的组合导航系统一直是陆用车辆的主要导航设备。当GPS失锁时,SINS的定位误差将随着时间不受控制的迅速增长。为了提高惯导系统的定位精度,相比较于单一的神经网络,集成学习算法中的Bagging模型能够深度学习惯导误差之间的内在关系,进一步提高导航性能。在智能算法和组合导航系统的框架下提出了惯导系统的误差抑制方案,即在GPS存在时训练组合导航系统数据,当GPS失锁时预测惯导系统位置增量。试验结果表明,该方案能够在GPS丢失时抑制惯导系统定位误差发散,相比较于BP算法,Bagging模型的定位精度在5 min时提高了约49%,15 min时提高了约41%。     

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。     

基于UKF的旋转式SINS大方位失准角初始对准方法

旋转调制自补偿技术可以调制惯性元件的常值误差,从而提高惯性导航系统的导航精度。出于实际工程应用需求,研究了旋转式SINS大方位失准角初始对准方法。以单轴旋转式SINS为例,给出了单轴旋转式SINS大方位失准角非线性误差模型;根据系统误差模型的非线性特性,利用简化Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter UKF)算法,设计了系统的大方位失准角初始对准算法。数字仿真实验结果表明:在相同条件下,提出的UKF算法在收敛速度与对准精度方面均优于EKF算法;系统试验验证结果表明,采用本文提出的初始对准方法,系统的水平对准精度优于0.1′,方位对准精度优于1.5′,证明本文提出的初始对准方法在工程应用中是有效、可行的。     

移动卫星天线指向矢量辅助组合导航系统方法

为弥补SINS/GPS组合导航系统姿态角误差可观测性差的缺陷,根据移动载体卫星天线捕获通信卫星后通过自搜索实现精确对准卫星的原理,提出增加天线指向矢量信息(SAPV)的方位角和俯仰角信息为系统观测量,用于辅助SINS/GPS组合导航系统.根据SINS/GPS组合导航系统数学模型对姿态角误差的可观测性进行了分析,并对SAPV与组合导航误差之间的关系进行了详细数学推导,证明了SAPV辅助组合导航系统的可行性,建立了SAPV辅助组合导航系统的数学模型,采用联邦滤波器进行数据融合.仿真结果表明,SINS/GPS组合导航系统通过SAPV辅助,方位角误差估计精度提高了1个数量级,小于10′,水平姿态角误差估计精度略有提高,小于2 ′.该方法充分利用了天线通过自搜索完成精确对准卫星后的高精度指向信息,无须添加任何硬件系统,通过简单可靠的信息融合算法即可达到提高载体姿态测量精度的目的.     

基于伪距差分的三星无源北斗/SINS组合导航系统

由于北斗卫星所处轨道远离地球,无源北斗接收机输出伪距的误差较大,影响了与惯导进行伪距组合时的滤波定位效果。考虑到无源北斗伪距误差建模复杂,且Kalman滤波要求误差模型准确,作者研究了采用单机伪距差分的方法减少滤波量测值误差,通过理论分析建立了基于伪距差分的三星无源北斗/SINS组合模型。跑车试验表明,该组合导航算法可有效提高系统的定位精度,并具有滤波参数调整简单的优点。     

抗差自适应模型预测滤波及其在组合导航中的应用

为了提高捷联惯导(SINS)/天文导航(CNS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统的定位精度,在吸收模型预测滤波和抗差自适应滤波算法优点的基础上,提出了一种新的抗差自适应模型预测滤波算法。该算法首先利用模型预测滤波估计出系统模型误差,并对其进行实时修正,以抑制系统模型误差对导航解算精度的影响;然后利用抗差自适应因子控制观测异常,抑制观测噪声对导航解算精度的影响。将提出的算法应用于SINS/CNS/SAR组合导航系统进行仿真验证,并与抗差自适应滤波进行比较,结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[0.2,0.2]、[0.3m/s,0.3m/s]和[6 m,6 m]以内,滤波性能明显优于抗差自适应滤波算法,说明该算法能有效抑制系统模型误差及观测异常对导航解的影响,提高组合导航的解算精度。     

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。     

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.     

基于大失准角时变参数罗经初始对准算法

为了解决大失准角条件下的捷联惯导初始自对准问题,通过分析捷联惯导系统大失准角误差模型,利用平台惯导系统罗经对准原理,提出了一种新的捷联惯导系统罗经对准方案。该方案的具体实现划分为三个阶段:方位角未知情况下的水平对准;大失准角时变参数罗经方位对准;定参数罗经对准。该方案通过实时调节罗经参数缩短了对准时间;利用大方位失准角模型代替小失准角模型,在算法收敛阶段更加准确地描述了捷联惯导系统的误差传递方式。仿真试验表明,使用陀螺随机漂移稳定性为0.01(°)/h的捷联惯导系统,该对准方案能在60 s内方位精度到达1°,并能在对准结束时达到3’的方位对准精度。     

XNAV/UVNAV/SINS组合导航在航天器轨道机动中的应用

针对X射线脉冲星导航在航天器轨道机动过程中精度不高甚至发散的问题,提出一种将X射线脉冲星导航结合惯性导航和紫外敏感器的组合导航方法。以航天器在惯性系中的位置、速度、姿态四元数和惯性导航设备误差作为系统状态变量,用X射线探测器测量X射线脉冲到达时间,用紫外敏感器测量中心天体质心相对于航天器的方向矢量和距离以及航天器在惯性系中的姿态四元数,用扩展卡尔曼滤波器估计组合导航系统状态。仿真结果验证了该组合导航方法的可行性,能够解决轨道机动中X射线脉冲星单独导航的误差过大(位置误差达107m)问题,且该组合导航具有较高的导航精度,在轨道机动前、机动中和机动后导航位置误差均在100 m以内。