SINS/GPS组合导航系统选星算法

选星算法是SINS/GPS组合导航定位系统中一个重要的步骤。在最佳选星算法的基础上,提出了一种适用于基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧耦合组合系统的选星算法。该算法通过ENU（东北天）坐标系中几何矩阵及几何精度因子的定义,利用星历给出的卫星在ENU坐标系中的高度角和方位角解算出最佳四颗导航定位卫星,即基于G矩阵的选星算法。通过与两种常规选星算法的对比,验证了本算法具有较强的工程实用性。此外又推导了基于G矩阵的伪距、伪距率的SINS/GPS组合系统量测方程。该算法避免了求解卫星的位置,从而有效减少了计算量。     

一种GPS最优选星及伪距定位方法

在现有GPS的选星方法和伪距导航方程的基础上,提出了一种新的GPS选星方法和直接解算导航算法。先对现有的GDOP(几何精度因子)值选星法进行了简述,然后用卫星的仰角阀值筛选得到参与选星的卫星,再用星座四面体选星法进行最优选星,并提出了一种直接定位解算算法。最后用GPS星历数据进行选星试验,试验结果表明,四面体选星法计算简单有效,与现有的GDOP值选星法结果完全一致,直接定位解算算法精度可以达到10 m级,并且快速直接,对GPS的高精度快速定位具有参考意义。     

MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计

一般的Kalman滤波器要求有准确的动态和统计模型,而低成本的MEMS-IMU性能随着温度急剧变化,故在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中使用一般的Kalman滤波器存在很多的局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高了MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能;采用所提出的算法,MEMS-IMU/GPS组合导航系统的短时间静态位置精度小于5m(标准差),速度精度小于0.1m/s(标准差),姿态角精度小于0.5°(标准差)。     

GPS中一种选星方法及实验分析

在分析已有选星方法的基础上,提出了一种可变加权的综合几何精度因子选星算法。理论分析和实验结果表明：采用该方法选星进行导航定位计算的精度和速度均优于以搜索4颗卫星组合的最小几何精度因子为计算准则的常规选星方法,且具有简单实用、工程易实现的优点,具有较强的适应性。     

基于模糊算法的GPS定位误差估计

几何精度衰减因子GDOP和卫星信噪比SNR等多方面因素的影响，增大了GPS单点定位误差。根据实测GPS数据，选取了对定位精度影响较大的两个因素GDOP和SNR，对它们与定位精度之间的关系分别进行研究；基于模糊算法建立了由GDOP和SNR估计定位精度的模糊规则数据库；通过试验数据验证了该模糊规则数据库的有效性和实用性。     

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.     

MEMS-IMU/GPS组合导航系统的实现

针对我国军事和民用对低成本、微小型、高性能导航系统的迫切需求,提出基于MEMS技术的IMU/GPS组合导航系统方案,深入研究了构建该组合导航系统的关键技术。由于MEMS陀螺的零偏受到温度影响,提出采用递推最小二乘自适应标定算法（ARLS）进行误差标定和补偿,从而提高MEMS陀螺的使用精度;建立了MEMS-IMU/GPS组合的卡尔曼滤波器,利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态,增强了姿态信息的冗余度和可靠性;设计了该组合导航系统的信息融合策略。最后,构建了基于DSP的MEMS-IMU/GPS组合导航系统。机载飞行试验结果表明,该系统算法正确、性能可靠,达到了较高的导航精度,具有广阔的应用前景。     

基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统实现

为满足长寿命卫星对高精度、高可靠、低功耗、轻重量的姿态测量系统的需求,构建了一种基于半球谐振陀螺与星敏感器的星载姿态测量系统。针对国产半球谐振陀螺和加速度计结构特点,建立了惯性器件配置结构,完成了系统的相关标定,开发了以四元数为基础的姿态算法,利用卡尔曼滤波技术,将惯性姿态测量系统与星敏感器进行组合,实现了工程样机设计。测试表明,在实验室环境下,静态姿态精度达到13.9″(峰值),动态姿态精度达到15.4″(峰值),所研制的工程样机的精度指标能够满足高精度卫星的使用要求。     

航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法

为了在卫星颗数少于四颗时实现高精度低成本导航,提出了一种基于航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法。采用MIMU与GPS构成MIMU/GPS组合导航系统;针对GPS卫星颗数少于四颗而无法定位的问题,利用MIMU导航解算获得的位置信息与GPS星历数据信息构造等效伪距,将其与GPS输出的伪距对应相减作为组合导航量测之一;针对组合后航向精度较低甚至发散的问题,利用GPS输出的水平速度计算获得伪航向角,将MIMU导航解算获得的航向角与该伪航向角相减作为量测之二;采用卡尔曼滤波设计组合导航滤波算法。跑车实验结果表明,在多次出现卫星颗数少于四颗时,该组合导航方法的位置精度达到±10.3 m(3σ),水平姿态精度达到±20.1′(3σ),航向精度达到±19.5′(3σ)。因此,该方法有效解决了卫星颗数少于四颗时的高精度导航问题,而且显著提高了航向精度,特别是在失准角较大的情况下也能够实现滤波快速收敛。     

基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法

针对高动态环境下惯性/天文组合导航精度下降的问题,提出一种基于神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法。首先以组合导航滤波估计过程中的增益矩阵和动态环境下的惯性器件量测信息构建特征向量;然后,采用导航估计误差对BP神经网络进行训练;最后,利用BP神经网络的输出结果辅助修正组合导航系统。计算机仿真验证结果表明,相较于传统方法,基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航系统的姿态估计精度可提高30%以上,在动态环境下姿态精度可以保持在5″(1σ)以内。所提出的方法对提高动态环境下惯性/天文组合导航系统的精度和适应能力具有一定的参考价值。     

适于卫星自主定轨的SINS/GPS组合导航系统

SINS/GPS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,为卫星的自主定轨提供了一种切实可行的方法。通常的SINS/GPS组合导航算法都是在地理坐标系下建立的。针对卫星的特点,着重研究了基于地心惯性坐标系,位置、速度组合模式的SINS/GPS组合导航算法,建立了该坐标系下组合导航系统的状态方程和量测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,该SINS/GPS组合导航系统能较准确地给出卫星的位置、速度信息,适于卫星的自主定轨。     

基于平方根UKF滤波的轨道机动飞行器自主导航方法

在利用SINS／GPS对轨道机动飞行器进行自主导航的过程中,为提高轨导航精度,将惯导工具误差作为状态变量进行估计,同时考虑了杆臂偏差对导航精度的影响,将GPS卫星的星历误差、对流层误差视为一阶马尔科夫过程,用Allan方差的方法建立了GPS接收机的误差模型。为保证滤波过程中协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行轨道机动飞行器自主导航,仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

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...     

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.     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。