GPS/INS紧耦合导航中多路径效应改正算法及应用

针对GPS伪距观测值受多路径误差影响较大,限制了GPS/INS紧耦合导航中导航精度提高的问题,在传统静态多路径消除方法的基础上,提出了导航过程中多路径效应动态消除算法,并应用于GPS/INS紧耦合导航。首先给出了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型以及静态定位多路径消除的方法,通过频谱分析探究了非差观测值序列的特殊性,引入了移动窗口提取动态导航过程非差伪距观测值的多路径,最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明:对比没有经过多路径改正的组合导航算法,基于伪距多路径改正的GPS/INS紧耦合导航增强了滤波融合观测值的精度,减少了多路径效应对于伪距观测值的影响,平衡了伪距观测值和多普勒观测值的权重,提高了GPS/INS紧耦合导航的直接可测参数(位置、速度)和间接可测参数(姿态)的精度,北向、东向和高程三个方向的位置误差分别减小了18.8%、25.7%,和1.5%。     

SINS/GPS组合导航系统选星算法

选星算法是SINS/GPS组合导航定位系统中一个重要的步骤。在最佳选星算法的基础上,提出了一种适用于基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧耦合组合系统的选星算法。该算法通过ENU（东北天）坐标系中几何矩阵及几何精度因子的定义,利用星历给出的卫星在ENU坐标系中的高度角和方位角解算出最佳四颗导航定位卫星,即基于G矩阵的选星算法。通过与两种常规选星算法的对比,验证了本算法具有较强的工程实用性。此外又推导了基于G矩阵的伪距、伪距率的SINS/GPS组合系统量测方程。该算法避免了求解卫星的位置,从而有效减少了计算量。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

陆用AHRS/GPS紧耦合系统的迭代EKF算法

在AHRS/GPS导航定位中,系统包含有非线性观测量,需要建立实时的EKF(推广卡尔曼滤波器),以通过当前状态Taylor展开来近似非线性。以低成本陆用AHRS(航姿参考系统)/GPS紧耦合导航系统为研究对象,构建了基于伪距、伪距率、航向角组合观测数学模型。作为滤波算法的改进,文中采用了迭代EKF,逼近导航参数的非线性函数,从而得到了自适应的载体参数线性模型。仿真结果表明,该算法模型可使姿态角、速度、位置误差均方差分别控制在120~(?)、0.01m/s和4m以内,导航参数的精度有显著提高。     

伪距/伪距率/双差分载波相位组合导航方法

为了提高组合导航的精度,提出了一种伪距/伪距率/双差分载波相位组合导航方法。通过构造双差分载波相位观测量,以消除组合导航中若干误差源,避免整周模糊度的求解。为了避免组合后误差积累发散,引入伪距/伪距率信息,设计了一种新的滤波器。该滤波器能发挥载波相位高精度和伪距/伪距率包含绝对信息的优势。最后利用GPS实测数据和仿真惯性导航数据进行组合导航试验。试验中对比了伪距组合、双差分载波相位组合等常见组合导航方法。两小时试验结果表明,提出的组合导航方法比传统伪距组合方法的平均水平定位精度高61.13%,方法可行。     

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。     

紧耦合GPS／INS组合特性及其关键技术

针对GPS/INS组合导航系统在军民各领域广泛应用的特点,鉴借国外对紧耦合GPS/INS组合模式的实验研究,分析常规紧耦合和深紧耦合GPS/INS组合模式的构成与工作原理,仿真研究紧耦舍GPS/INS组合模式的特性,其具有高抗干扰能力.高伪距测量精度及高导航定位能力.面对深紧耦合GPS/INS组合导航突出的性能特点,探讨深紧耦合GPS/INS组合研究从仿真到工程化中的几个关键技术问题,目的以供相关人员在组合导航系统研制时参考.     

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.     

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％.     

MSINS/GPS全组合系统可观测性分析

卡尔曼滤波是组合导航系统处理数据最常用的算法。首先给出PWCS可观测性定理,然后在G矩阵选星算法的基础上,设计了基于伪距/伪距率的MSINS/GPS紧耦合系统(TCS)的卡尔曼滤波器,在上述量测方程中加入基于GPS载波相位观测量的姿态测量方程,给出了有姿态测量信息的全组合系统(CIS)。最后证明了CIS满足PWCS定理条件,即可以用离散系统的选择可观测性矩阵(SOM)代替相应的连续系统的总可观测性矩阵(TOM)对系统进行可观测性和可观测度的分析。利用奇异值分解(SVD)理论给出了不同可见卫星数时CIS的可观测性分析结果。与不加入姿态观测信息的MSINS/GPS的TCS比较,计算结果表明CIS比TCS具有更好的可观测性和可观测度。     

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。     

适于卫星自主定轨的SINS/GPS组合导航系统

SINS/GPS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,为卫星的自主定轨提供了一种切实可行的方法。通常的SINS/GPS组合导航算法都是在地理坐标系下建立的。针对卫星的特点,着重研究了基于地心惯性坐标系,位置、速度组合模式的SINS/GPS组合导航算法,建立了该坐标系下组合导航系统的状态方程和量测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,该SINS/GPS组合导航系统能较准确地给出卫星的位置、速度信息,适于卫星的自主定轨。     

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。     

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%。     

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。     

组合导航系统卡尔曼滤波衰减因子自适应估计算法研究

提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS／SINS组合导航系统中进行了计算仿真。仿真结果表明：该算法能够较好地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,提高导航精度。     

GPS／捷联惯性组合导航系统的一种半实时算法

本文讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航系统的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半实时算法。该算法既继承了理论仿真方便、直接的优点；又充分利用了实测数据。系统调试成功后，可以直接将全套软件转换到导航计算机中。文中给出了半实时算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的实现和ＧＰＳ仿真器、航迹仿真器、惯性器件等的设置。最后给出了有关结论。     

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。