MIMU/GNSS紧组合精密单点定位协方差成形自适应滤波方法

针对精密单点定位应用需求,研究了MIMU/GNSS紧组合协方差成形自适应滤波方法。给出了"位臵滤波器+速度滤波器"的分布式滤波器设计方案以降低计算复杂度;推导了地理系紧组合导航系统模型,并把伪距测量不一致性偏差扩展至系统状态向量中予以估计,从而提高系统对于动态环境下伪距测量偏差抖动的适应能力。协方差成形自适应滤波算法利用Frobenius范数来衡量系统残差噪声水平建模状态与实际状态的匹配程度,并以最小化Frobenius范数作为优化指标,动态调节滤波增益,以此来提高状态估计精度、平稳性与鲁棒性。地面静态试验表明:紧组合协方差成形自适应滤波器定位误差均值与均值稳定性均优于标准卡尔曼滤波器,定位精度提高了约50%,能够提供亚米级单点定位导航服务。相较于集中式滤波器设计方案,分布式滤波器方案计算复杂度降低了63.5%。     

H∞滤波在微惯性组合导航系统中的应用

基于微机电(MEMS)惯性仪表构成的微惯性测量装置(MIMU),其系统噪声特性不确定,影响了卡尔曼滤波器收敛过程,从而对MIMU/GPS组合系统性能产生不利影响.将鲁棒H∞滤波技术应用于该组合系统,确定了一种H∞滤波求解方法,给出了滤波器的推导步骤.该算法虽不具备最优滤波特性,但却具有更好的稳定性和鲁棒性.通过仿真实验,确定了H∞滤波器中的性能因子γ具体数值,使滤波器在可接受的估计精度下具有最佳鲁棒效果,它能在复杂的噪声环境下很好地估计出MIMU的主要误差,验证了H∞滤波对于噪声的不敏感程度和鲁棒性,提高了MIMU/GPS这类组合导航系统整体性能.     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

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。     

模糊自适应滤波在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明：模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。     

基于UKF的GPS/SINS伪距(伪距率)组合导航系统设计

采用位置、速度组合的GPS/SINS组合导航系统由于GPS各量测量之间的相关性,影响了组合导航的整体精度.为了提高组合导航的精度和可靠性,采用了直接利用GPS接收机原始测量信息伪距、伪距率的组合方式.UKF(Unscented Kalman Filter)是针对非线性模型的滤波方法,它避免了对非线性方程线性化的过程,具有较高的精度和较好的鲁棒性.将UKF滤波方法应用于伪距、伪距率的组合导航系统中,并将UKF与卡尔曼滤波和自适应滤波方法进行了仿真比较研究.实验结果表明,UKF位置、航向估计的精度都要优于卡尔曼滤波和自适应滤波,使整个导航系统具有更高的精度和可靠性.     

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。     

基于异质星座特性的惯性/北斗紧组合滤波算法

目前我国自主建设的北斗卫星导航系统已形成覆盖亚太地区的导航能力,由于北斗系统特有的中圆轨、倾斜同步高轨和地球静止高轨的异质星座构架与GPS系统存在显著不同,常见的紧组合滤波模型并不能完全适用。针对此问题,通过对北斗不同类型轨道卫星的伪距量测噪声特性进行分析,并将该特性体现在紧组合滤波算法中,对北斗系统的三类卫星的伪距/伪距率信息分别进行状态扩展及量测,以获取更加准确的滤波模型,最后通过仿真实验进行了导航性能的分析与比对。结果表明,针对北斗异质星座特性所设计的分类量测滤波算法可将定位精度提高50%以上,对于后续围绕北斗系统的开发应用具有很强的参考价值。     

基于鲁棒滤波的无人机着陆相对导航方法

针对无人机在移动平台上进行起降时的相对导航问题,提出了一种基于鲁棒高阶容积滤波的惯导/视觉相对导航方法。建立了相对导航系统模型,基于无人机与移动平台之间的相对运动给出了系统的相对惯导方程,并针对系统中传感器的量测特性给出了导航敏感器的测量方程。针对相对导航系统非线性较强且量测噪声不符合高斯分布等问题,在高阶容积滤波的基础上,结合Huber-based量测更新方程,设计了鲁棒高阶容积滤波相对导航滤波器,该方法具有较高的估计精度,且对混合高斯噪声有鲁棒性。相对姿态采用四元数表示,为保证四元数的归一化,在设计相对导航滤波器时采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。仿真结果表明,该方法可以准确地给出无人机与移动平台之间的相对位置、速度和姿态信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波、Huber-Based滤波以及高阶容积卡尔曼滤波。     

融合伪距和载波相位的DGPS/惯性组合导航

本文利用卡尔曼滤波方法对码伪距测量和载波相位测量进行了最优融合，并得到了融合后的伪距测量误差标准差曲线，用融合后的伪距作为观测量和惯导系统进行组合，可以有效地提高导航精度，避免整周模糊度的确定。本文研究了这种组合导航系统，进行了仿真试验，仿真结果表明该组合系统的精度得到了很大的提高，定位精度在1m以内，是一种高精度的导航系统。