基于SINS/DVL与LBL交互辅助的AUV水下定位系统

针对AUV水下定位系统存在的缺陷,设计了一种基于SINS/DVL与LBL交互辅助的AUV水下导航定位系统。系统由安装在AUV上的SINS、DVL、发声源及布放在海底已知位置的LBL水声定位基阵组成。SINS/DVL估计的位置信息既辅助到达时延差估计,修正声速,提高LBL定位估计的精度,又作为Taylor级数展开迭代法所需的迭代初始值,辅助LBL估计AUV位置。然后利用LBL系统估计的位置信息校正SINS/DVL的累积误差。仿真结果表明,当AUV靠近LBL基阵时,与传统方法相比,该系统能更有效地修正SINS/DVL系统的累积误差,使定位误差小于2 m,适用于水下定位导航。     

基于惯导及声学浮标辅助的水下航行器导航定位系统

针对纯惯导系统误差发散和无线电信号在水下衰减快从而无法精确定位的问题,设计了一种基于声学浮标辅助惯导的水下定位系统,该系统由惯导系统和声学定位系统组成,其中声学定位系统由若干个浮标构成水听器阵,浮标的经纬度坐标由GPS提供,浮标完成对接收到的声源信号的处理,利用互相关测时延差的方法来进行定位。由于水下噪声、混响等因素会造成接收到的多路声信号出现模糊互相关峰,因此对接收信号应进行频域加权处理。最后利用声学系统的定位信息来校正惯导的误差。仿真结果表明:与基本互相关方法相比,加权处理能有效提高时延差的精度,所提出的惯导和声学浮标辅助设备导航系统能够使定位误差小于2 m,保证了水下航行器能够长时间在水下航行。     

基于波束域信息的SINS/DVL组合导航算法

针对水下环境影响导致DVL回波个数小于4,常规惯性/DVL组合导航无法进行,对DVL的回波信息利用不充分的问题,提出了一种基于波束域信息的SINS/DVL组合导航方法。直接将DVL测量的波束域信息与惯导系统速度转化得到的频移差值作为观测量,考虑惯导以及DVL的多项误差,建立基于频移观测量的卡尔曼滤波模型,实现对惯导系统误差和DVL误差估计与修正。数学仿真及试验结果表明:所提方法与基于速度匹配的算法相比,组合导航定位精度提高30%以上,多普勒信息的利用率以及对水下复杂环境的适应性均有显著提升。     

基于水平阻尼的星光/惯性组合校准技术

根据星光/惯性组合导航系统舰载使用特点,考虑以SINS、CNS、LOG三者组合,设计组合校准方案。在SINS/CNS/LOG组合过程中,利用惯导系统的短期高精度特性,设计基于水平阻尼的卡尔曼滤波器对惯导舒勒周期进行补偿。星光/惯性组合校准技术建立在水平阻尼基础上,借助星光导航的航向和位置信息完成惯导位置误差、失准角和陀螺漂移的修正,从而实现组合系统长航时、远航程高精度导航。最后通过仿真对比试验验证星光/惯性组合导航系统校准方案的有效性。仿真结果表明:SINS/LOG组合后,惯导24 h位置误差CEP≤1.48 n mile,且位置误差会随时间积累;而SINS/CNS/LOG组合系统采用星光信息24 h一点校方案,第一次和第二次点校后,48 h和72 h惯导位置误差CEP≤0.5 n mile。由此可见,采用星光信息后,该组合方案能够显著提高惯导导航精度,达到延长惯导系统重调周期目的。     

一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法

为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。     

基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL在线标定算法

针对ROV在大深度水下工作环境中由于DVL刻度因数误差和安装角度误差引起导航精度降低的问题,提出了一种基于罗经/DVL/USBL组合导航系统的DVL误差参数在线标定算法。分析并建立了DVL误差参数向组合导航定位误差的传播模型,将DVL的刻度因数误差和安装角度误差引入基于USBL位置观测的卡尔曼滤波组合导航迭代中,使ROV在获得组合导航输出的同时实现DVL的在线标定。仿真与海试结果表明,所提出的算法能够在输出高精度组合导航位置的同时进行DVL的有效标定,在理想条件下,组合导航终点定位误差仿真结果能够达到0.01%航程,具有较高的导航定位精度、DVL误差参数估计精度和算法稳定性。     

一种惯性/水声单应答器距离组合导航方法

惯性/水声单应答器距离组合导航方法为自主水下航行器(AUV)校准提供了一种新途径。针对惯性/水声单应答器距离组合导航系统,建立了AUV三维空间运动学模型,对单应答器距离变换位置非线性系统采用李导数方法进行了可观测性分析,设置了合理的载体航行轨迹,位置组合导航算法中采取了延时状态滤波方式实现了量测信息的同步更新。湖上实验表明,采用单应答器距离组合导航方法后,明显地抑制了INS/DVL导航误差的发散趋势,最大定位误差减小幅度约为19.2%,初步验证了惯性/水声单应答器距离组合导航方案的有效性,为解决AUV导航设备水下校准提供了可能。     

基于导航信息双向融合的行人/移动机器人协同导航方法

为提高卫星导航系统失效且环境存在电磁干扰的情况下行人导航系统与移动机器人导航系统的定位性能,研究了一种基于人机一体化智能系统的信息双向融合协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统不同的误差特性,构建信息双向融合滤波器同步修正两者的导航信息误差,即利用移动机器人捷联惯导系统较高的传感器精度完成对行人导航系统磁航向误差的实时修正,并利用行人导航系统较高的位移精度修正机器人惯导系统误差,实现同步提高两套导航系统的定位与航向精度。导航定位实验表明,该方法可有效提高人机一体化智能系统的导航定位精度,行人导航系统定位误差约为行进距离的3.3%,移动机器人导航系统的误差积累速度降低为单独工作时的1/3。本文所提出的方法利用了人机一体化智能系统的结构特征,在卫星导航系统失效的电磁干扰环境中有效提高了一体化系统的综合导航定位性能,具有较高的理论研究与工程应用价值。     

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%。     

信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备,地形匹配、多普勒测速仪等为辅助导航设备,分析了S1NS、DVL以及地形辅助导航系统等的工作原理并建立输出误差模型,利用联邦Kalman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合,建立了水下组合导航系统联邦滤波器的观测方程和量测方程,并进行计算机软件仿真实验.仿真结果表明:使用联邦卡尔曼滤波的水下组合导航系统导航状态输出精度满足水下航行器高精度高可靠性的要求.该水下组合导航系统能够得到较高精度的位置、速度和姿态信息,提高了水下航行器远距离长时间导航的精度.     

信息融合技术在INS/GPS/DVL组合导航中的应用研究

为克服某船载导航系统不能满足长时间高精度导航定位需要的缺点,提出了一种基于信息融合技术的INS/GPS/DVL联邦滤波器组合导航方案.介绍了INS/GPS/DVL联邦滤波器的工作模式,在建立INS、GPS和DVL误差模型的基础上,推导了滤波器的组合形式,并详细阐述了该联邦滤波器的融合算法.通过计算机仿真技术分析了该组合导航系统的性能,仿真证明了所设计的联邦滤波器可以充分利用各种导航传感器的信息,提高导航系统的精度,比单独的惯性导航系统能提供更为精确的位置、速度和姿态信息,有效地提高了导航系统的综合能力.     

基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用

为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。     

重力/惯性匹配导航系统的仿真研究

分析了水下多种导航方式，提出了一种新的组合导航方式，即重力／惯性组合导航系统。介绍了它的研究背景和工作原理，并通过可视化仿真的方法模拟了整个导航过程。结果表明：重力匹配可以限制惯性导航系统的误差增长，实现长期水下高精度定位。     

基于UWB优化配置的室内行人导航方法

在卫星信号无法覆盖的室内条件下,行人的精确导航问题是当前研究的热点。为解决基于MEMS的微惯性导航系统误差随时间发散、航向角发散快的问题,提出了一种利用UWB辅助修正惯性导航系统,实现室内较高精度定位的方法。该方法采用基于零速修正的微惯导系统进行导航,以抑制惯导误差随时间发散,并在建筑内拐角、楼梯口等关键节点处优化配置UWB设备,采用UWB信息与微惯导数据进行卡尔曼滤波,实现对微惯导航向及位置的修正。与大规模使用UWB系统进行室内定位相比,该方法降低了系统布设成本,避免了UWB出现问题时对整体导航结果的影响,有效地保证了系统的定位精度。行走实验表明:直线行走时,微惯导最终定位误差为1.8%;转弯行走时,在UWB辅助定位下,微惯导最终定位误差小于1.0%。     

巡航飞行器惯性/地磁组合导航方法的误差(英文)

地磁辅助导航是组合导航技术的新方向,而导航误差的研究是分析惯性/地磁组合导航性能的重要内容之一。以等高或近似等高飞行的巡航飞行器为应用对象,建立了惯性/地磁组合导航系统的卡尔曼滤波器;通过仿真结果并结合理论分析重点讨论了校正方式、惯性器件测量精度、地磁场特征与磁测误差、基准图的网格间距、滤波周期、初始位置与初始速度误差等各种因素对位置和速度等导航误差的影响。     

速率方位惯性平台/GPS/计程仪组合导航系统仿真研究

根据科学发展和高精度导航的要求，提出了一个由GPS接收机、速率方位惯性平台和重力敏感器构成的精确重力测量组合导航系统，给出了该组合系统在速率方位地平坐标系下的误差方程和Kalman滤波方法以及计算机仿真结果。数字仿真表明：由中等精度的陀螺仪和加速度计以及GPS组成的组合导航系统平台水平误差角小，定位精度高，能够满足重力测量和导航要求。     

惯性/重力匹配组合导航系统与可视化仿真

根据惯性/重力匹配组合导航系统的工作原理和特点,提出了基于 RANSA 思想的重力图匹配方法,采用此方法实现了重力图的鲁棒匹配。通过建立组合导航系统的数学模型,采用最优滤波技术实现了组合导航系统的信息融合。在此基础上,采用多种高级语言混合编程,设计实现了一套可视化的仿真软件,对该系统进行了可视化仿真研究。仿真实验结果表明,惯性/重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统,其定位精度、速度精度均有较大的提高,也就是说采用重力匹配方法达到了校正惯导系统,实现高精度导航的目的。     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。