低成本GPS/DR容错组合导航系统设计

GPS信号易受建筑物或树木遮蔽,而低成本的MEMS惯性元件随机漂移大,性能随温度急剧变化,采用一般的Kalman滤波器融合GPS和低成本MEMS惯性元件信号,构成GPS/DR组合导航系统很难满足导航系统的容错和精度要求。针对GPS和MEMS惯性元件构成的低成本GPS/DR组合导航系统,设计了容错UKF/KF联邦Kalman滤波算法,提高了组合导航系统的定位精度和抗干扰能力;针对MEMS惯性元件随机漂移大的缺点,采用零偏试探消减算法,抑制了MEMS惯性元件的随机零漂,提高了MEMS惯性元件的精度。仿真结果表明,基于该算法的GPS/DR组合导航系统的定位精度高,抗干扰能力强,在GPS信号中断的情况下导航系统仍可在短时间内保持较高的定位精度。     

MEMS-IMU/GPS组合导航系统的实现

针对我国军事和民用对低成本、微小型、高性能导航系统的迫切需求,提出基于MEMS技术的IMU/GPS组合导航系统方案,深入研究了构建该组合导航系统的关键技术。由于MEMS陀螺的零偏受到温度影响,提出采用递推最小二乘自适应标定算法（ARLS）进行误差标定和补偿,从而提高MEMS陀螺的使用精度;建立了MEMS-IMU/GPS组合的卡尔曼滤波器,利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态,增强了姿态信息的冗余度和可靠性;设计了该组合导航系统的信息融合策略。最后,构建了基于DSP的MEMS-IMU/GPS组合导航系统。机载飞行试验结果表明,该系统算法正确、性能可靠,达到了较高的导航精度,具有广阔的应用前景。     

应用于城市环境的MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航抗差滤波器（英文）

为了提高MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航系统在城市区域中因为GPS信号短时中断或被干扰时的性能，提出了一种基于Kalman滤波的抗差滤波器模型-Kalman抗差滤波器。在Kalman抗差滤波流程中，构建了具有误差检测和分离功能的Kalman滤波器来应对包括伪距和伪距率等GPS测量的突发故障，通过自适应因子向量调整测量噪声获得高精度的导航解。在城市公路上开展了现场试验，对Kalman抗差滤波器的可用性进行了测试。相较于常规的Kalman滤波器，使用Kalman抗差滤波器的紧耦合组合导航系统水平位置误差下降超过30%，高程位置误差的降低大约50%，速度误差下降了17.5%。Kalman抗差滤波器能够有效的降低城市区域中MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航系统的导航解误差。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

INS／ESGM／Doppler组合导航系统中的联合Kalman滤波方法

在INS/ESGM/Doppler组合导航系统集中Kalamnihan滤波器的基础上,进一步建立了该组合导航系统的联合Kalman滤波器结构和滤波算法,并讨论了该滤波器的容错性及简化形式。数字仿真的结果表明,本文所设计的联合Kalman滤波器与集中Kalman滤波器相比,其滤波精度基本一致,而滤波器的解算速度更快,容错性能更好。     

一种新型自适应联邦滤波方法在战术导弹导航系统中的应用

为满足复杂的环境下战术导弹导航系统的高可靠性导航的要求,对战术导弹的多传感器组合导航进行了研究.提出了一种基于新型自适应联邦卡尔曼滤波的巡航导弹SINS/GPS/EC组合导航方法,根据联邦滤波的分散滤波结构,分别建立了各滤波器的模型,进行了仿真试验验证.仿真结果表明,采用新型自适应联邦卡尔曼滤波算法的导航精度比采用集中卡尔曼滤波算法提高幅度不大,略高一些,但从自适应联邦卡尔曼滤波器的容错性比集中卡尔曼滤波器好得多,便于各导航子系统的故障检查和隔离.本文设计自适应联邦SINS/GPS/EC滤波器的在子系统较多的组合导航设计中具有高可靠性、低计算量、低成本和小体积等优势,具有工程应用价值.     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。     

自适应Sage-Husa粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对非线性滤波问题,提出一种新的自适应Sage-Husa粒子滤波算法。通过Sage-Husa滤波方法计算状态估值和协方差阵来获得重要性密度分布函数,充分考虑了最新量测信息的影响,并利用欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子自适应地调整粒子权值的分布,降低粒子退化程度,提高了滤波精度,适用于非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和粒子滤波比较,仿真结果表明,自适应Sage-Husa粒子滤波能提高导航系统定位的解算精度,得到的东向和北向定位误差控制在?5.3m附近,其性能明显优于扩展Kalman滤波和粒子滤波。     

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。     

GPS/DR组合导航抗差自适应滤波算法

针对GPS/DR车辆组合导航系统的数学模型具有非线性,应用扩展卡尔曼滤波进行线性化会导致滤波结果出现较大误差的问题,引入了抗差自适应滤波算法。利用计算机仿真,分别对抗差自适应Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法进行仿真验证,结果表明,抗差自适应滤波不但能自适应地确定观测噪声的协方差矩阵,而且能利用自适应因子调节状态参数噪声的协方差矩阵,可以控制观测异常和动态模型噪声异常对状态参数估值的影响,使状态参数的估值更加合理。自适应Kalman滤波使位置误差控制在30m,而对抗差自适应Kalman滤波能使位置误差控制在18m左右,且误差控制更稳定。     

一种自适应联合卡尔曼滤波器及其在车载GPS/DR组合导航系统中的应用研究

—本文设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器，并给出了滤波算法。提出了一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法，并应用于ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的最优综合校正中。理论分析及计算机仿真结果均表明，应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的定位精度及容错能力。     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。     

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MEMS-IMU辅助的高动态GPS选星方法设计

一般的GPS选星方法通过搜索选取使几何精度衰减因子最小的4颗卫星,对于高动态应用特别是在水平姿态角较大的情况下,传统的选星方法存在许多局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了基于MEMS-IMU辅助的GPS选星方法;针对高动态载体姿态变化较大的问题,采用MEMS-IMU输出的高速率姿态信息压缩卫星搜索范围,通过选取不超过6颗可见卫星来降低几何精度衰减因子,从而提高定位性能。使用半实物仿真数据,验证了所提出的方法。测试结果表明,与传统的选星方法相比,基于MEMS-IMU辅助的GPS选星方法在飞机高动态大机动条件下,优化了卫星星座,具有精度高、计算量低、可靠性高等优点。     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

Performance enhancement for ultra-tight GPS/INS integration using a fuzzy adaptive strong tracking unscented Kalman filter

This paper conducts performance evaluation for the ultra-tight integration of Global positioning system (GPS) and inertial navigation system (INS) by use of the fuzzy adaptive strong tracking unscented Kalman filter (FASTUKF). An ultra-tight GPS/INS integration architecture involves fusion of the in-phase and quadrature components from the correlator of the GPS receiver with the INS data. These two components are highly nonlinearly related to the navigation states. The strong tracking unscented Kalman filter (STUKF) is based on the combination of an unscented Kalman filter (UKF) and strong tracking algorithm (STA) to perform the parameter adaptation task for various dynamic characteristics. The STA is basically a nonlinear smoother algorithm that employs suboptimal multiple fading factors, in which the softening factors are involved. In order to resolve the shortcoming in a traditional approach for selecting the softening factor through personal experience or computer simulation, the Fuzzy Logic Adaptive System (FLAS) is incorporated for determining the softening factor, leading to the FASTUKF. Two examples are provided for illustrating the effectiveness of the design and demonstrating effective improvement in navigation estimation accuracy and, therefore, the proposed FASTUKF algorithm can be considered as an alternative approach for designing the ultra tightly coupled GPS/INS integrated navigation system.     

组合导航传感器容错滤波算法及应用

采用多重渐消Kalan滤波最优自适应算法对基于Kalman滤波器的残差检验方法做出了改进，构造了组合导航传感器容错滤波算法。在保持滤波器最优性和收敛性的同时，具有较好的动静态特性，适用于组合导航传感器故障检测和隔离。该算法简单便于实施。     

采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

量测噪声自动加权Kalman滤波

从Kalman滤波技术的稳定性出发,分析了Kalman滤波算法的实质及容量发散的原因。提出在Kalman滤波中引入了系统量测噪声协方差阵（R）的计算,并对其加权,从而影响滤波增益,抑制发散。推算舰位／GPS组合导航的应用仿真表明：量测噪声自动加权Kalman滤波算法对系统模型误差和量测噪声协方差误差具有良好的自适应性。