基于GPS/WiFi/MARGE组合定位算法

为了解决传感器MEMS进行姿态估计易受外界干扰的问题,首先设计了基于四元数的扩展卡尔曼滤波器,通过自适应地建立协方差矩阵和引入传感器偏差补偿的方法实现三自由度的姿态测量;其次,提出了基于粒子滤波和卡尔曼滤波的数据融合算法,实现了能有效解决接收信号强度时域浮动的WiFi/MARG 组合定位系统;最后设计了自适应加权算法,对WiFi/MARG和GPS/MARG两子系统进行融合,构建了能实现室内外的无缝定位的GPS/WiFi/MARGE定位系统,结果表明,该算法比WiFi/MARG和GPS/MARG系统的最大误差分别减少了51%和82%,平均定位误差减少53%和62%,有效地提高了定位精度。     

捷联惯导/北斗高精度组合导航方法研究

提出采用紧组合方式进行捷联惯导/北斗组合导航设计,首先对捷联惯导与北斗系统进行误差分析与建模,将捷联惯导系统误差、北斗等效时钟误差相应的距离(伪距误差)以及等效时钟频率误差相应的距离率(伪距率误差)作为组合导航系统状态;利用捷联惯导位置输出与北斗接收机星历输出构造获得等效伪距,将其与北斗接收机测量的伪距对应相减作为量测,推导建立对应的量测方程,采用卡尔曼滤波设计捷联惯导/北斗组合导航滤波算法。仿真结果表明,该组合导航方法的速度精度达到±0.05m/s,位置精度达到±3.2m,水平姿态精度达到±0.4′,航向精度达到±1.6′。     

基于D-GPS/IMU的组合导航方法研究与分析

本文研究了一种新的双GPS单元与IMU惯性测量单元组合结构(D-GPS/IMU)的导航应用问题。基于D-GPS/IMU的动力模型结构,本文分析了其状态空间的可观测性能,提出并证明了系统完全可观测的条件。同时,对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了改进,以定义的残差作为GPS量测信息中增益自适应调整的依据,并增加了数据反向区间平滑处理策略。最后,通过仿真实验,与基于EKF算法的单GPS与IMU组合结构(S-GPS/IMU)的姿态误差估计进行对比,实验结果表明,本文方法收敛稳定且快、组合误差小,具有一定的实用性。     

机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统。针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计。搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性。仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

四旋翼飞行器的自主巡航控制系统设计

针对四旋翼飞行器为六自由度,四控制量的欠驱动系统,将四旋翼飞行控制系统简化为姿态子系统和位置子系统,采用MIMU(微惯性测量组合)及GPS融合的导航方法,采用PID飞行控制策略,实现了利用地面站软件加载数字地图并进行自主巡航。     

多子阵组合的短基线声学定位系统数据优化方法*

短基线声学定位系统是一种常用的水下声学定位设备，为提高适用性，常采用多阵元接收阵的方式进行水声定位，其工作时将带来冗余的测距数据和定位结果，而部分冗余数据的解算定位结果误差较大（以下简称奇异值），其代入融合将导致最终定位结果的误差不减反增。为解决该问题，本文分析奇异值特征，提出了基于多子阵组合(Multiple Subarray Combination，以下简写MSC)的短基线声学定位数据优化方法。该方法将空间阵中划分出的各单元子阵进行筛选，对冗余数据进行优化，筛除会引入较大误差的中间数据，进而提高定位精度。计算机仿真及实际测试数据表明：该方法可实现整体声源定位精度的提高。同时与传统定位方法相比可有效减小运算量，提高整体定位系统的性能。     

一体化多系统无缝定位算法设计

介绍了“区域性定位”和“无缝隙定位”两种模式下三种系统的一体化导航定位,三种系统分别是区域无线、卫星和捷联惯性系统;其中自主性强的惯性定位系统可以连续地输出所需的导航定位信息,并且短期内精度和稳定性都是比较优秀的,但要克服惯性长期工作积累误差的问题,可以采取一体化的方式将其他两种导航定位加以整合;最后通过跑车试验验证了整合后的系统具有适应环境能力强,容错性好的特点。     

一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法

针对复杂干扰环境下智能移动机器人自主导航问题,为了实现低成本、高精度、强鲁棒性、完全自主的导航,提出了一种偏振光/双目视觉仿生组合导航方法。首先,设计了图优化紧耦合的组合算法,推导优化函数并将偏振定向传感器/双目视觉传感器的数据融合,然后,搭建仿生偏振定向传感器/双目视觉传感器仿生组合导航实验平台,最后,通过室外汽车搭载实验对该仿生组合导航系统的性能进行了测试,并与传统视觉算法进行了比较。结果显示:航向角精度较传统视觉算法提高了38.9%,位置精度提高了8.9%。该组合导航系统可以减小传统视觉算法航向角误差、提高鲁棒性,而且使用仿生偏振定向传感器实时性好、抗干扰能力强,可以满足室外地面载体导航时的精度和可靠性要求,同时该组合导航系统使用两种仿生导航方式,更加接近生物导航机理。     

车载光学测速仪/惯性组合导航定位定向系统研究

车载定位定向技术是指车上导航系统在载车行驶过程中精确确定其所在位置的地理坐标、北向方位及姿态角,为陆基导弹等武器的机动发射提供参考基准。对惯性定位定向系统的各种误差(包括陀螺和加表的随机漂移)进行误差分析建模,将光学测速仪的速度作为观测量,利用卡尔曼滤波技术,估计补偿惯性定位定向系统的各种误差,包括位置、速度、姿态和航向以及惯性器件误差等,最终实现系统的高精度组合导航。对山区泥石路和高原泥石路跑车试验结果进行统计分析发现,组合导航精度在15m以内,满足炮兵车陆基导弹等武器机动发射的使用需求。     

履带装甲车辆里程计刻度系数在线辨识方法研究

在履带装甲车辆SINS/OD组合导航系统中,里程计的刻度系数对导航结果的精确性有着至关重要的影响。为满足作战部队对履带装甲车辆快速、机动的标定要求,提高SINS/OD车载组合导航系统的导航精度,首先对里程计与惯导系统之间的安装误差角进行了标定。将变遗忘因子最小二乘法与限定记忆最小二乘法相结合,利用GPS的量测速度对里程计刻度系数进行了在线辨识。为检验辨识方法的可靠性,进行了实车实验,利用辨识结果进行了航位推算,并与GPS的定位结果进行了对比。实车实验表明,该辨识方法可以得到较高精度的定位结果,对于车体运动状态及行车路况发生变化等情况具有较强的跟踪性能;对标定路段的路况要求较低,具有很好的工程应用价值,符合作战部队的实际需求。