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.     

紧耦合GPS/INS组合导航能力的分析

将GPS的长期高精度与惯性导航（INS）的短期高精度结合，构成GPS／INS组合导航系统是目前大型舰船、潜艇、飞机、导弹等导航技术发展的方向。该文主要根据紧耦合GPS／INS组合导航的机理，分析其导航能力。     

SINS/GPS紧耦合组合导航

针对可用星数目小于4情况下,SINS/GPS松散组合导航必须转为纯惯性状态,无法解决纯惯性导航参数误差发散的问题,提出了以导航星伪距和伪距率为观测量的紧耦合SINS/GPS组合导航方案.建立了紧耦合系统的数学模型,搭建了硬件系统,并应用于工程实践.车载试验结果表明:当可用星数目小于4时,紧耦合系统定位的纬度误差、经度误...     

多源异构超紧组合非线性信息互耦合方法及特征分析

惯性/卫星超紧组合技术核心将卫星导航接收机基带信号处理过程中的环路非线性信息与惯性导航信息进行深层次互耦合。在研究超紧组合多信息源异型耦合架构特征及互耦合机理的基础上,对比分析了超紧组合非相干及相干互耦合方法,总结了不同超紧组合观测矢量提取方法及环路模型,然后设计了超紧组合互耦合信息处理流程及信号NCO(数控振荡器)控制方法。最后,利用仿真平台对非相干及相干方式进行了卫星信号受干扰及载体动态变化环境下的试验对比分析,结果表明超紧组合相干方法相较于非相干方式具有更优的观测矢量提取性能及抗干扰性能。     

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。     

不同GPS/SINS超紧组合框架的分析与等价性推导

GPS和SINS的组合导航系统是实现连续、准确定位的有效方式之一,尤其二者的超紧组合导航方式,在解决GPS接收机的抗干扰和抗动态性能方面效果显著。分别针对基于GPS的I、Q信号层次数据融合的超紧组合结构和惯性信息辅助的超紧组合结构进行分析,在将惯性信息辅助结构演化为联邦形式的组合结构的基础上,对涉及其中的不同组合滤波的状态方程和量测方程深入研究。利用集成和联邦卡尔曼滤波器之间的关系,完成不同超紧框架的趋同等价性证明。仿真结果初步表明,相同初始条件下不同组合方法在定位精度方面具有一致性。     

INS／QPS紧耦合系统自适应跟踪环路带宽设计

在INS／GPS紧耦合系统中,通过把惯导系统的位置、速度等估计值反馈到GPS的跟踪环,使环路带宽可以变窄,以明显改善GPS的抗干扰能力。在这种组合系统中,跟踪误差是由环路带宽内中的干扰噪声、振荡器相位噪声引起,此外还有惯性传感器的误差引起的跟踪误差。文中提出了按照GPS信号的载噪比自适应地调节GPS的环路带宽的方案,这将使GPS接收机在任何条件下包括存在干扰时保持最佳状态。分析和仿真计算说明,与采用固定带宽时相比,自适应带宽的紧耦合系统具有更高的抗干扰能力和对卫星信号的跟踪精度。     

附加运动约束提高GPS/INS导航参数估计精度

针对GPS/INS组合数据融合处理中存在的仅利用GPS观测信息不能准确估计全部状态参数的问题,提出了将不同运动环境或运动条件下部分参数满足一些特定的条件作为虚拟观测输入滤波器,形成附加运动约束的GPS/INS组合模式的新思路,其关键是如何对附加的运动信息建立准确的函数模型和合理定权。以倍受人们关注的GPS卫星不足4颗时,附加速度高程约束的GPS/INS紧组合模式为例,详细介绍新算法的实施过程。结果表明,新算法能有效提高GPS部分中断情况下的组合系统的导航精度。     

UKF滤波技术在AUV组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是AUV研究中所面临的主要挑战之一。采用GPS辅助的INS／DVL组合导航是目前AUV的主流导航模式。当前实现GPS／INS／DVL组合导航的技术主要有航迹推算(DR)和卡尔曼滤波。中将UKF(Unscented Kalman Filter)滤波技术应用于AUV组合导航，并把UKF与传统的DR和EKF(Extended Kalman filter)方法进行了仿真比较研究。仿真结果表明，UKF在计算量上与EKF相当，但是UKF的位置、航向估计精度都要优于DR和EKF。     

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。     

低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法

低成本INS系统的元件误差严重影响INS导航精度.针对车载系统,提出一种低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法.首先在GPS/INS组合导航Kalman滤波方程基础上,给出两种姿态角更新的观测方程.然后给出利用GPS测速确定航向角的原理,并且对低成本车载INS系统的俯仰角和翻滚角进行了分析,指出由INS随机误差造成的俯仰角和翻滚角误差比其本身量值要大,建议令俯仰角和翻滚角数值保持不变.利用实测算例确定了不同速度下的航向角精度,并且验证了该算法的有效性,以及相对于基于位置、速度组合的Kalman滤波,导航精度有明显提高.     

陆基巡航导弹四组合制导系统仿真研究

对陆基巡航导弹四组合制导技术,以一条典型轨迹进行了全航线仿真研究,包括初始对准段以及INS/GPS组合段、INS/TERCOM（地形轮廓匹配）组合段、INS/GPS/TERCOM组合段和INS/SMNS（景像匹配导航系统）组合段等共24个航段的研究。仿真结果表明:静基座初始对准能达到对准时间<4min,水平对准精度<21”,方位对准精度<2’;INS/GPS组合的位置精度达到30m（CEP）,速度精度<0.2 m/s（CEP）;INS/GPS/TERCOM组合可达到INS/GPS与TERCOM（为半个网格的精度）中的较高者;INS/SMNS可达到0.5像素（10 m/pixel的分辨率）的位置精度和0.2 m/s的速度精度。在SMN对INS修正后,经15s纯INS飞行后的命中精度为6～10m（CEP）。     

一种新的INS/GPS组合导航技术

基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS／GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法。详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器。仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度。     

改进Sage-Husa滤波及在GPS/INS容错组合制导中的应用

在Sage—Husa滤波基础上，提出了其改进的滤波算法，以解决它在容错性能差和高阶状态阵滤波发散等方面的问题。仿真结果表明，利用改进Sage—Husa滤波可有效提高GPS／INS组合制导的容错性能和精度。     

INS/GPS无线电近程导航系统

鉴于传统惯性导航和卫星导航的组合应用存在着一定局限，分析了飞机无线电近程导航系统校正和与INS／GPS的综合过程，探讨了无线电近程导航系统对INS／GPS综合校正应用过程中的一些技术问题，并提出了相应的解决措施。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

INS/双星/GPS联邦最小二乘滤波容错结构研究

采用联邦最小二乘滤波信息融合的方法对INS／双星／GPS组合导航系统进行了研究，并将联邦卡尔曼滤波的四种典型容错结构应用到联邦最小二乘滤波中，对四种结构的容错性能进行了仿真研究。仿真结果表明：联邦最小二乘滤波能有效提高INS／双星／GPS组合导航系统的精度及容错能力。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.