一种基于数据库描述的电文参数通用解算方法

卫星导航电文参数解算通常采用硬编码方式实现,电文格式、参数编排、参数系数等信息均内嵌在程序代码中,代码可读性、可维护性和可扩充性差。为解决基于超帧、主帧和子帧的固定帧结构的电文参数通用解算问题,提出了一种采用数据库描述电文帧格式、电文参数编排方式以及电文参数结果定制的方法。设计了电文参数通用解算算法以及时间阈值判断算法,通过数据库配置实现不同格式导航电文参数的解算,参数结果根据数据库配置控制输出。采用实际接收的电文进行了测试,结果表明,所提出的方法具有良好的通用性,正确解算了GPS LNAV电文、北斗D1电文和北斗D2电文等3种导航电文参数,电文参数解算实现100%覆盖,参数结果组合输出100%可配置,电文参数增加、删除和修改等完全自适应,避免了电文帧丢失、电文参数更新造成的同一组参数不匹配问题。     

一种GPS最优选星及伪距定位方法

在现有GPS的选星方法和伪距导航方程的基础上,提出了一种新的GPS选星方法和直接解算导航算法。先对现有的GDOP(几何精度因子)值选星法进行了简述,然后用卫星的仰角阀值筛选得到参与选星的卫星,再用星座四面体选星法进行最优选星,并提出了一种直接定位解算算法。最后用GPS星历数据进行选星试验,试验结果表明,四面体选星法计算简单有效,与现有的GDOP值选星法结果完全一致,直接定位解算算法精度可以达到10 m级,并且快速直接,对GPS的高精度快速定位具有参考意义。     

基于公共星检验的改进球面多边形搜索星图识别算法

为了实现多视场星敏感器的快速星图识别,针对球面多边形搜索星图识别算法面临单个星对角距匹配无法实现观测星与导航星一一对应造成计算量增加问题,提出了基于公共星检验的改进球面多边形搜索星图识别算法。使用三颗观测星形成的其中两个星对进行角距匹配,并基于两观测星对的公共星连接条件,实现了角距匹配中错误星对结果的剔除,以及匹配星对中观测星与导航星的一一对应,减少了算法计算量;同时,在验证匹配星对时另选三颗观测星之外的一颗观测星,间接实现了四星模式验证,提高了改进算法的识别率。仿真结果表明,改进算法的识别速度和识别率要明显高于原算法,且在星像位置误差为0.1⁰.5像素时,改进算法的平均识别时间约为原算法的1/10。     

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。     

权值动态分配的GFSINS多角速度加权平均融合算法

针对单一角速度算法解算精度不高,提出将最优加权平均法应用于GFSINS角速度解算中。针对实际应用中各种算法无法准确获取到角速度解算误差方差的情况,给出了一种对方差进行实时估计,再基于最优权值分配原则来动态分配权值的加权融合算法;对积分法、开方法、微分法和对数法四种角速度算法进行了有效融合,并完成了仿真。仿真结果表明,即使精度最低的积分法参与加权融合,也能进一步提高融合精度,同时还验证了加权平均法在系统角速度解算中的有效性,融合后,角速度精度比对数法提高了一倍。     

一种双星敏感器联合确定船体姿态方法

单星敏感器横滚测量精度偏低会影响航向测量精度,采用双星敏感器联合的方法可以有效提高船姿精度,其中关键是蒙气差修正和联合姿态确定方法。目前蒙气差修正一般采用基于恒星观测矢量的修正方法,联合姿态确定方式一般采用基于双视轴指向联合的方法。以上在蒙气差中需要引入初始船体姿态,而且修正迭代解算过程复杂,再者单星敏感器需要识别4颗以上恒星才能获得视轴指向,如果其中一个无法获得视轴指向,双星敏感器无法解算船体姿态。针对上述情况,提出了一种新的双星敏感器联合确定船体姿态的方法,包括基于恒星参考矢量的蒙气差修正方法和基于恒星观测矢量的联合姿态确定方法。基于该方法蒙气差修正不再需要初始船姿,而且在理论上只需双星敏感器各自至少有1颗可识别恒星,即可完成船体姿态角的解算。试验结果表明该方法降低了双星敏感器获取船体姿态角所需的可识别恒星数量限制,提高了双星敏感器获取船体姿态的能力。     

基于外推和级联积分梳状滤波器的多普勒插值方法

INS/GPS深组合导航系统的本地码和载波数控振荡器(NCO)控制量的计算需要利用滤波修正后的惯导位置信息或速度信息,其中的多普勒频移计算需要同时利用位置和速度信息。基带I、Q信息的更新率通常为1 kHz,利用惯导信息解算出的多普勒频移为100 Hz,利用级联积分梳状(CIC)滤波器进行插值有效解决了二者更新率的匹配问题。此外,导航滤波器的更新频率通常为1 Hz,惯导解算频率为100 Hz,对于低精度惯导系统,在滤波修正周期之间误差累积较快,利用外推方法有效控制了惯导解算误差。通过半实物仿真分析,基于外推和CIC滤波器的在线插值结果与基于B-样条插值结果对比,误差标准差约为1 Hz,误差的频谱被限定在0.02 Hz以内,结果表明了该方法的有效性。     

硬件可实现的GNSS/INS矢量深组合跟踪环路（英文）

GNSS矢量跟踪环路(VTL)跟踪灵敏度和定位精度优于标量跟踪环路(STL),但实现复杂度高,三个主要难点是:多通道联合跟踪要求各通道同时获取观测量并在同一时刻更新环路参数;高频率计算卫星位置加重处理器运算负担;无法跟踪载波相位导致无法解调导航电文。以上三个难点阻碍VTL在硬件平台上实现,因此商业接收机通常使用容易硬件实现的STL,但性能次优。为了在嵌入式硬件平台上实现VTL,引入三种方法:异步观测量线性插值、卫星位置计算算法优化、特殊的导航电文解调方法,之后通过仿真验证优化算法的功能及性能。使用航迹发生器生成飞机协调转弯航迹,再使用GNSS卫星信号模拟器产生中频采样信号,基于Matlab平台处理数据并进行了对比分析。仿真结果表明该VTL计算卫星位置效率提升55倍,成功解调导航电文,VTL位置精度优于3 m,速度精度优于0.3 m/s,基于该VTL的矢量深组合(VDI)算法位置精度优于2 m,速度精度优于0.1 m/s。     

基于逆向导航解算和数据融合的SINS传递对准方法

提出两种观点:1)可以使用一段惯性传感器数据完成捷联惯性导航系统(SINS)的初始对准;2)通过在数据融合中加入逆向—正向SINS解算结果和外部参考数据,可以缩短传感器误差的估计时间。基于以上两观点,旨在不改变卡尔曼滤波器的情况下,短时间内估计陀螺漂移的一种快速传递对准的方法。在一个参考数据更新周期内,储存了惯性传感器数据和参考数据,并且执行了逆向—正向捷联解算。与此同时,当相应的捷联解算结束后,执行数据融合算法。在上述的更新周期内,由于加入逆向—正向捷联解算,陀螺漂移估计操作增加了两次并且缩短了其估计时间。在舰船晃动的情况下,实验表明:与经典的方法相比,当两种方法的数据融合执行次数相等时,提出的方法缩短了对准时间,对准时间从300 s缩短到100 s;当对准时间相等时,方案1的纵摇、横摇和航向对准误差的均值分别为?0.6638、?0.5896、0.3941,其方差分别为1.0736、0.4629、2.1697,而方案2对应的均值和方差分别为?0.4632、?0.5026、0.3375和0.8828、0.3876、1.7289。由此可知,方案2的对准精度高于方案1。     

基于扩展卡尔曼滤波的转速补偿滚转角测量算法

针对二维弹道修正引信全弹道转速变化范围较大的旋转特点,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的转速补偿滚转角测量算法。首先以某双旋稳定迫弹为仿真平台,分别在高速和低速时变转速条件下对引入转速补偿的EKF滚转角测量算法进行了验证。仿真结果表明,高转速条件下全弹道滚转角解算绝对误差不大于5°,低转速条件下解算绝对误差全弹道不大于2.5°,且均能快速收敛。而后又基于MEMS三轴转台进行了实验室滚转角测量精度验证,结果表明,在修正引信转速自30 r/s至1 r/s范围动态变化过程中,滚转角解算绝对误差不超过4°。     

树形多体系统动力学约束力算法

多体系统高效动力学算法一直是多体系统动力学的重要研究方向. 近年来,众多高效算法虽然在提高解算效率方面取得了一定研究成果,但大多无法直接给出多体系统的显式动力学方程或解算系统约束力. 基于以上问题,研究了适用于任意树形多体系统动力学解算的约束力算法(constraint force algorithm, CFA) 及其串行化应用. 约束力算法可在解算多体系统动力学的过程中对系统约束力进行求解,该算法串行化后计算量仅与自由度成线性关系. 通过分析树形多体系统中任意节点处的动力学、运动学递推关系并讨论系统方程的组集方法,将仅适用于链状系统的算法推广至任意树形系统,并给出了其串行化应用方法以提高算法效率. 在数值仿真中,将所提算法与递推算法进行对比,验证了所提出的约束力算法的准确性;此外,通过对比4 种不同算法在相同工作环境下解算同一模型时的处理器运行时间,证实了串行化约束力算法的高效性.      

高动态载体高精度捷联惯导算法

捷联惯导系统的精度是导航的关键.传统的捷联惯导算法受惯性传感器更新速率限制,其精度和实时性在高动态下受到极大影响.在研究传统捷联惯导算法的基础上,建立了统一的捷联惯导微分方程,并提出了基于一次采样的四阶龙格库塔捷联算法,降低了惯性器件采样频率对捷联解算周期的限制.利用设计的基于DSP的半物理仿真系统验证表明,该算法能有效满足高动态下捷联惯导算法的实时性要求,定位精度提高约1倍,具有重要的工程应用价值.     

舰船武器系统姿态基准坞内标校新方法

针对武器系统姿态基准坞内标校过程复杂的问题,提出一种基于恒星参考系的基准标校方法.应用星敏感器拍摄星空图像并对星图进行处理获取量测信息,对星图进行天体辨识和恒星视位置同步计算获取基准信息,解算二者数据信息求取装备姿态,进而测量舰船不同部位装备基准偏差.建立了星敏感器与武器装备坐标系统一模型,在保证高精度的条件下解决了系统装舰对准困难的问题.实验结果表明测量精度优于10″.该方法操作简便,能有效实现舰船装备基准姿态偏差高精度测量,提高武器系统坞内标校的效率.     

基于双滤波器结构的基带信号预处理滤波模型

对于级联式INS/GPS深组合导航系统,用修正后的惯导解算信息和星历信息计算的载波NCO控制量精度无法满足载波跟踪的要求,通常利用基带信号预处理滤波器的估计结果直接闭合载波环。传统的基带信号预处理滤波模型采用的是单一滤波器,因滤波器状态的相互耦合和滤波算法本身的限制,滤波估计的精度很难实现载波跟踪。基于双滤波器结构的基带信号预处理滤波模型,在传统单一滤波器基础上,新增一个3维滤波器用于闭合载波环,仿真结果表明了该方法的有效性。     

新型无陀螺捷联惯导系统导航方案设计及建模

针对传统无陀螺捷联惯导系统角速度求解复杂,解算效率低,惯性元件安装精度要求高等问题,提出一种新型的无陀螺捷联惯导导航方案,将8-UPS型并联式六维加速度传感器作为其惯性元件,直接测量出运载体的六维绝对加速度。基于矢量力学理论,推导了其惯导基本方程;通过数值积分运算来提取载体的线运动参量;运用空间几何理论建立姿态方程,实时更新捷联矩阵以获取载体的角运动参量,从而完成了导航建模与解算。仿真结果表明该系统能满足航行体中精度实时导航的要求,是有效可行的。与同类导航相比,该系统具有结构紧凑、解算效率高、物理模型误差敏感性低等优势。     

基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法

为提高捷联惯导在高动态条件下的姿态解算精度,基于等效旋转矢量泰勒级数展开法,提出一种基于正弦函数拟合的高动态捷联惯导姿态更新算法。以正弦函数拟合载体运动角速度,考虑Bortz方程高阶项的影响,对陀螺角增量表示的旋转矢量进行泰勒六阶展开,对比旋转矢量不同形式表达式求得误差补偿系数。在MATLAB平台上,以圆锥运动与大角速率转动并存环境作为仿真条件,对所提算法与传统算法进行对比仿真分析。仿真结果表明,在小半锥角低频圆锥运动伴随高速角速率转动情况下,所提算法性能较好,当半锥角为0.5°、角频率为2.26πrad/s、常值角速率为5.30 rad/s、姿态解算周期为0.02 s时,所提正弦函数拟合三子样旋转矢量算法与传统扩展形式频率级数/显示频率三子样圆锥算法相比误差降低了2个数量级。     

基于双向重投影的双目视觉里程计

针对视觉里程计中的特征点漂移与累积误差问题,提出一种基于双向重投影的双目视觉里程计方法。为降低特征点匹配的高错误率及改善匹配效率,提出一种改进的随机采样一致(RANSAC)算法。该算法依据特征点寿命长短、环形匹配、优质匹配等方法选取优质特征点以降低特征点样本容量,从而改善RANSAC算法的效率;为抑制视觉里程计累积误差、提升位姿估计精度,提出一种双向重投影的位姿估计算法,该方法通过解算下一帧图像中的最小化重投影误差得到相机位姿以更新空间点集,更新后的空间点重新投影至当前帧图像以提升位姿解算精度。最后利用KITTI数据集进行了仿真。结果表明该算法的150 m内定位误差在X方向小于1 m,在Z方向小于0.9 m;相对于ORB-SLAM2算法,定位精度提升了约20%,系统的稳定性更好,有效削弱了累积误差,验证了该算法的正确性与可行性。     

二阶非自伴两点边值问题Garlerkin有限元的超收敛算法

提出了基于改进位移模式的二阶非自伴两点边值问题Garlerkin有限元的超收敛算法. 用常规有限元解的位移模式与高阶有限元解的位移模式之和构造新的位移模式,基于Garlerkin 方法,采用积分形式推导了单元平衡方程. 对于线性单元,本文给出了有代表性的算例,结点和单元的位移、导数都达到了h⁴阶的超收敛精度.     

GPS快速定位中相位模糊度动态解算的一种正则化方法

针对GPS快速定位中少数历元组成的法方程存在严重病态性的问题,研究了GPS单频整周模糊度快速解算的新方法:即首先采用改进SVD分解获得系数矩阵的精确奇异值,避免了较小奇异值抖动的影响;然后基于改进SVD分解结合法矩阵病态性特点,设计了一种改进Tikhonov正则化方法,合理构造了正则化矩阵,有效抑制法矩阵的病态性。算例表明:与LS估计-LAMBDA方法和Tikhonov正则化-LAMBDA方法相比,新方法能够有效降低法矩阵的条件数约3个数量级,仅解算4个历元数据,浮点解偏离真值的方差从41.89减小到1.04,可以快速获得准确、稳定的模糊度浮点解。模糊度固定性能结果进一步表明,新方法显著地提高模糊度搜索效率和成功率,解算成功率提高100%。     

基于因子图的AUV多传感器组合导航算法

针对自主水下航行器(AUV)多传感器组合导航系统中不同导航传感器信息更新频率不同步及其可用性动态改变问题,以及AUV所在水下复杂多变的环境与任务需求,提出了基于因子图的AUV多传感器组合导航算法。首先,对捷联惯性导航系统、多普勒计程仪、磁航向仪、地形辅助导航设备进行建模,构建基于因子图的AUV多源信息融合框架;然后,根据非线性优化理论对系统状态更新过程进行表示,实现变量节点的递推与更新;最后,采用因子图方法对融合数据进行处理,实现AUV多传感器组合导航系统的高精度导航。仿真结果表明,所提因子图方法能够连续稳定地输出较高精度的导航结果,有效实现惯性导航系统与不同导航传感器的非等间隔融合,与联邦卡尔曼滤波算法的导航解算精度相当,水平定位精度均保持在?5~+5 m以内,并且因子图方法具有更好的灵活性和扩展性。半物理仿真结果亦验证了所提方案的可靠性和有效性。