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.     

GPS/SINS伪距(伪距变化率)组合导航系统实验研究

基于挠性捷联惯性测量系统和ＧＰＳ接收机ＯＥＭ板，以伪距（（伪距变化率）残差作为观测信息，实现了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ伪距组合导航系统的软硬件设计，并先后在实验室和高速公路上对样机的导航定位、测速以及姿态性能和精度进行了静态考核和动态车载试验。试验结果表明，系统伪距组合滤波器的设计和参数选择正确，样机取得了较好的精度。     

载波平滑伪距紧组合导航系统鲁棒自适应滤波算法

传统惯性/卫星紧组合导航系统采用载波相位平滑伪距可以有效提高伪距观测量精度,但平滑伪距后观测量噪声不符合白噪声特性而导致卡尔曼滤波器容易发散;同时由于周跳的存在会更加严重影响滤波器的稳定性。针对上述问题,分析了平滑伪距噪声特性并建立了噪声模型,在此基础上设计了鲁棒自适应滤波算法对观测噪声进行实时估计和补偿,结合抗差估计理论进行滤波以减小观测量噪声水平和模型不确定对滤波器带来的影响。理论分析和仿真结果表明,在复杂环境下,基于载波相位平滑伪距的鲁棒自适应紧组合导航系统定位精度提高了一倍以上。     

移动卫星天线指向矢量辅助组合导航系统方法

为弥补SINS/GPS组合导航系统姿态角误差可观测性差的缺陷,根据移动载体卫星天线捕获通信卫星后通过自搜索实现精确对准卫星的原理,提出增加天线指向矢量信息(SAPV)的方位角和俯仰角信息为系统观测量,用于辅助SINS/GPS组合导航系统.根据SINS/GPS组合导航系统数学模型对姿态角误差的可观测性进行了分析,并对SAPV与组合导航误差之间的关系进行了详细数学推导,证明了SAPV辅助组合导航系统的可行性,建立了SAPV辅助组合导航系统的数学模型,采用联邦滤波器进行数据融合.仿真结果表明,SINS/GPS组合导航系统通过SAPV辅助,方位角误差估计精度提高了1个数量级,小于10′,水平姿态角误差估计精度略有提高,小于2 ′.该方法充分利用了天线通过自搜索完成精确对准卫星后的高精度指向信息,无须添加任何硬件系统,通过简单可靠的信息融合算法即可达到提高载体姿态测量精度的目的.     

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.     

伪距/伪距率/双差分载波相位组合导航方法

为了提高组合导航的精度,提出了一种伪距/伪距率/双差分载波相位组合导航方法。通过构造双差分载波相位观测量,以消除组合导航中若干误差源,避免整周模糊度的求解。为了避免组合后误差积累发散,引入伪距/伪距率信息,设计了一种新的滤波器。该滤波器能发挥载波相位高精度和伪距/伪距率包含绝对信息的优势。最后利用GPS实测数据和仿真惯性导航数据进行组合导航试验。试验中对比了伪距组合、双差分载波相位组合等常见组合导航方法。两小时试验结果表明,提出的组合导航方法比传统伪距组合方法的平均水平定位精度高61.13%,方法可行。     

系统容错技术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长时间远航程水下导航的可靠性和精度,采用了捷联惯性导航系统、多普勒速度声纳、地形匹配模块和TCM2电子磁罗经构成组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对水下航行器组合导航系统进行信息融合、故障诊断与系统重构,在设计联邦滤波算法基础上,结合组合导航信息融合方案,详细分析了故障检测方法,给出了水下航行器容错联邦滤波结构和故障检测算法,进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.仿真结果表明:联邦滤波方法对系统故障能够及时检测并且有效隔离了故障传感器,对系统进行了重构,提高了系统的导航精度和可靠性.     

陆用AHRS/GPS紧耦合系统的迭代EKF算法

在AHRS/GPS导航定位中,系统包含有非线性观测量,需要建立实时的EKF(推广卡尔曼滤波器),以通过当前状态Taylor展开来近似非线性。以低成本陆用AHRS(航姿参考系统)/GPS紧耦合导航系统为研究对象,构建了基于伪距、伪距率、航向角组合观测数学模型。作为滤波算法的改进,文中采用了迭代EKF,逼近导航参数的非线性函数,从而得到了自适应的载体参数线性模型。仿真结果表明,该算法模型可使姿态角、速度、位置误差均方差分别控制在120~(?)、0.01m/s和4m以内,导航参数的精度有显著提高。     

测量融合组合导航方法研究

讨论了测量融合组合导航的两种方法,提出并研究了应用极大似然的估计的测量融合方法,并将该方法与基于线性一均方估计的测量融合方法作了比较。仿真研究表明测量融合方法在组合导航系统中具有良好的应用价值,特别是基于极大似然估计的测量融合方法,充分利用了测量值的冗余信息,其融合效果更好,组合系统的精度也有较大幅度的提高。     

稀疏网格求积分滤波算法在SINS/GPS紧组合导航中的应用（英文）

高精度的导航信息对于高空飞行器至关重要。针对高空飞行器的特点,选取发射点惯性坐标系为导航坐标系,建立基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧组合导航系统数学模型。针对该系统的状态方程和量测方程非线性的特性,采用基于稀疏网格求积分滤波算法。整个设计实现了对准与导航的一体化,避免了将对准与导航分别设计的繁琐过程。仿真结果表明,在飞行器起飞阶段,由于系统的非线性较强,稀疏网格求积分滤波算法比UKF滤波算法的对准精度更高,并且对准速度更快;通过比较稀疏网格求积分滤波算法在不同组合方式下的估计效果,可以看出采用紧组合方式可以明显提高导航精度。最后采用不同精度的传感器进行仿真,结果表明基于稀疏网格求积分滤波算法的紧组合算法能够适用的传感器精度范围较广。     

GPS/SINS 组合导航系统混合校正卡尔曼滤波方法

利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合，在分析了导航误差产生原因的基础上，提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比，这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正卡尔曼滤波方法的有效性。     

北斗软件接收机中GEO卫星定位策略

GEO卫星在导航系统中发挥着基本导航、增强和转发等三大功能。针对北斗系统GEO卫星的特殊性和兼容性,对北斗GEO卫星播发的D2导航电文的特点进行了分析,利用GEO的静地特性在基带信号处理中应用数学思想提出了基于二次函数逼近的快速牵引,推导了GEO卫星位置速度的计算公式,提出了基于模糊控制的GEO伪距测量算法,提高了信号处理通道的通用性和兼容性。对相关算法和策略在基于DSP+FPGA的软件接收机中利用实际信号进行了验证,在省略精捕获时间的情况下实现了50 Hz以下的多普勒频移精度,伪距测量方法的通用性节省了50%的资源和工作量,相关算法具有良好的实用价值。     

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。     

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...     

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。     

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。     

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％.     

平滑变结构滤波在航天器组合导航中的应用

针对系统模型不准确或噪声无法建模等导致的组合导航精度下降问题,在闭环间接滤波方案中引入一种基于变结构和滑模控制概念的平滑变结构滤波器(SVSF),该滤波器对于建模的不确定性和给定上限但无法建模的扰动噪声具有较好的稳定性和鲁棒性。将提出的方案应用于航天器SINS/GNSS组合导航系统中,进行仿真验证,并与EKF滤波器进行比较。仿真结果表明:SVSF尽管不是"最优"滤波器,但其精度与EKF相当,可实现位置精度优于10 m,速度精度优于0.01 m/s;在模型误差与测量误差增大和系统突变等情况下,其较EKF更加具有抗干扰能力,可提高导航系统的鲁棒性和稳定性。     

地形辅助/惯性/GPS组合导航系统的可视化仿真研究

研究了多传感器信息融合技术在地形辅助／惯性／GPS组合导航系统中的应用，并在此理论基础上，采用一种新的仿真方法研究该组合导航系统，即采用多种高级语言混合编程，对该组合系统进行可视化仿真。仿真结果表明：采用联合滤波器的地形辅助／惯性／GPS组合系统具有较高的导航精度，最终达到可视化仿真研究的目的，从而对组合系统性能的研究起到了积极的推动作用。