基于环路相关积分观测的SINS/GPS深组合导航算法

深组合模式下惯性系统与卫星接收机基带信号进行深层次融合,可实现惯性和卫星导航系统的双向辅助。在分析深组合技术原理的基础上,研究了直接利用相关积分输出作为观测量构建环路预处理滤波器的方法,有效减小了传统跟踪环路中信号参量的估计误差;然后设计了基于环路相关观测信息的深组合系统主滤波器模型,实现了原跟踪环路中复制信号生成的外部控制;最后,利用深组合仿真平台对卫星信号载噪比变化环境下的紧组合与深组合性能进行实验对比分析,结果表明深组合算法在弱信号环境下具有环路失锁后快速恢复跟踪的特点及稳定的导航性能。     

基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方法

为了满足高动态用户及强噪声干扰条件下的应用需求,提出了一种基于矢量跟踪的SINS/GPS深组合导航方案。深组合方案利用组合卡尔曼滤波器反馈回路取代了传统接收机中独立、并行的跟踪环路,能够同时完成所有可视卫星信号跟踪和组合导航信息处理的任务;利用相关器残差来更新导航参数状态,同时根据已有的导航参数和星历信息推测GPS伪码相位和多普勒频移等信号跟踪参数,用以控制接收机的本地伪码、载波数控振荡器（NCO）,使本地伪码相位和载波频率与输入信号保持一致。最后,通过仿真验证表明,基于矢量跟踪的深组合方法不仅在GPS信号发生短暂中断期间,能够保证组合系统的导航精度和可靠性,而且在载噪比较低的环境中能够维持较好的伪码相位和载波频率跟踪性能。     

北斗/INS深耦合接收机基带滤波器设计

随着北斗导航系统的组网,北斗/INS深耦合接收机的研制具有重要价值。传统的接收机基带滤波环路通常为相互独立的载波环路滤波器与码环路滤波器,码环路无法充分利用载波环路的信息,因此码环的动态性能受到限制。设计了载波/码组合滤波器,将载波环与码环的测量信息在一个滤波器内进行耦合,实时估计码相位、载波相位、多普勒频移与其变化率。通过北斗B3频点实际静态数据和GNSS模拟器采集的卫星-用户视线方向40g高动态数据进行离线跟踪测试,载波/码组合滤波环路可跟踪40g高动态信号,且静态数据的跟踪精度相比传统滤波环路提高27%。上述算法成功应用于基于Xilinx平台的卫星信号处理设备在线跟踪。提出的组合滤波器结构简单,测试有效,为北斗/INS深耦合接收机的工程实现提供参考。     

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。     

一种新型深组合GPS／INS系统的设计与性能仿真研究

本文提出和研究了一种新的深组合ＧＰＳ／ＩＮＳ系统设计方法，它适用于干扰环境中的各类高动态载体。其特点是利用自适应码跟踪误差估计器，使组合卡尔曼滤波器获得白化的伪距量测残差，将组合卡尔曼滤波器纳入码跟踪环路，用以代替传统的速率辅助的延迟锁定环。组合卡尔曼滤波器根据信号的噪声、动态、以及ＩＮＳ的误差，自适应地改变码环的跟踪特性，同时也完成惯性导航系统误差的估计。它能克服常规组合系统不稳定性问题，仿真结果表明，在机动飞行和强干扰状态下，这种组合导航系统具有较高的导航精度和良好的信号跟踪及抗干扰性能。     

基于ERAIM的惯性辅助卫星导航系统完好性检测

针对卫星导航/捷联惯导组合导航系统的完好性检测问题,给出了一种扩展接收机自主完好性检测方法,将单独用于卫星导航系统的接收机自主完好性检测方法扩展到组合导航系统中.通过综合卡尔曼滤波器的状态预测模型与量测模型,采用最小二乘估计原理来解算最优估值,建立新的量测模型进行卫星导航/捷联惯导组合系统的完好性检测,包括故障探测、识别、可靠性以及可分离性的测量.仿真结果表明,扩展接收机自主完好性检测法可以明显提高组合导航系统的完好性检测性能.     

弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航

选取捷联惯导系统误差作为组合导航系统状态,利用捷联惯导与卫星导航系统各自的位置输出构造量测,设计惯性/卫星组合导航算法。在惯性/星光组合导航算法设计中,对星敏感器安装误差进行建模并也列入组合导航系统状态,利用星敏感器输出的姿态矩阵和根据惯导输出计算得到的等效姿态矩阵构造量测。从而,利用联邦滤波技术设计出弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航方法。该组合导航方法的仿真结果表明,其定位、定姿精度分别达到12.1m(3σ)和0.27′(3σ),而且能够有效标定出惯性器件的随机常值误差和星敏感器的安装误差。     

惯导速度辅助下GNSS高精度定位

传统的卫星导航接收机无法同时适应高动态和高精度要求。对于10g以上的加速度,高精度接收机很难达到高精度的指标,甚至基带环路失锁无法正常导航定位。针对GNSS动态条件下高精度定位需求,引入惯性/卫星深组合导航技术,在应用惯性信息辅助接收机减小基带跟踪环路带宽基础上,采用码片窄相关方法降低伪距抖动误差,提高动态条件下GNSS伪距定位精度。仿真结果表明:通过惯性信息辅助跟踪环路可实现较小跟踪环路带宽下的稳定跟踪;在此基础上,通过码片窄相关方法并提高射频前端带宽可实现定位精度的提高。对比传统的伪距定位方法,定位精度(1?)从6 m提高到3 m左右。     

硬件可实现的GNSS/INS矢量深组合跟踪环路（英文）

GNSS矢量跟踪环路(VTL)跟踪灵敏度和定位精度优于标量跟踪环路(STL),但实现复杂度高,三个主要难点是:多通道联合跟踪要求各通道同时获取观测量并在同一时刻更新环路参数;高频率计算卫星位置加重处理器运算负担;无法跟踪载波相位导致无法解调导航电文。以上三个难点阻碍VTL在硬件平台上实现,因此商业接收机通常使用容易硬件实现的STL,但性能次优。为了在嵌入式硬件平台上实现VTL,引入三种方法:异步观测量线性插值、卫星位置计算算法优化、特殊的导航电文解调方法,之后通过仿真验证优化算法的功能及性能。使用航迹发生器生成飞机协调转弯航迹,再使用GNSS卫星信号模拟器产生中频采样信号,基于Matlab平台处理数据并进行了对比分析。仿真结果表明该VTL计算卫星位置效率提升55倍,成功解调导航电文,VTL位置精度优于3 m,速度精度优于0.3 m/s,基于该VTL的矢量深组合(VDI)算法位置精度优于2 m,速度精度优于0.1 m/s。     

基于惯导及水下声学辅助系统的AUV容错导航技术

由于GPS和无线电信号在水下衰减很快而无法使用,因此以惯性导航为核心,加以其它声学辅助导航设备的组合导航系统正适合水下航行器的使用环境。以捷联惯性系统/超短基线/多普勒测速仪/磁航向仪组合导航系统为研究对象,给出了联邦滤波结构,并利用?2残差检测法诊断出子系统的故障并进行系统重构从而不影响系统性能,最后对组合系统进行了仿真,成功检测出了超短基线系统定位故障并及时进行了隔离。姿态误差和速度误差在故障发生和消失时刻由于系统重构有轻微跳动,其它时刻均保持较高精度,当故障消失时位置误差又恢复到正常量级（5~10 m）。仿真结果表明,所提出的 SINS/水下声学辅助设备组合导航系统能够提供水下航行器精确的速度、姿态及位置信息,并能够正确及时检测并隔离故障。