基于多解分离的GNSS/Inertial组合系统完好性监测

在卫星导航系统的完好性监测中,通常的接收机自主完好性监测过分依赖于可见星的几何分布,并且不能提供足够的可用性。针对该问题,给出了一种基于多解分离的惯性辅助卫星导航完好性监测方法。在对基于奇偶矢量的接收机自主完好性监测法及其可用性分析基础上,设计了基于多解分离的卫星导航/惯性组合导航紧耦合滤波器,推导了其完好性监测以及可用性计算方法。通过仿真实验,从可用性、阶跃故障和斜坡故障的完好性监测效果等方面,对两种方法进行了对比分析。结果表明,多解分离法在5颗星时仍能定位故障,水平保护限值可以降低50 m,对于1 m/s的斜坡故障检测时间可以缩短71 s,显著提高了完好性监测性能。     

一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法

以陆用载体为研究背景,提出了一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法。以SINS作为公共参考系统,在分别获得推力、引力及位置对偶四元数误差方程基础上,搭建SINS/GPS/地磁的降维联邦Kalman滤波器模型。一方面,结合载体匀速、加速、转弯、爬坡四种运动状态,利用奇异值分解对系统状态量进行可观测性分析;另一方面,开展该降维对偶四元数导航框架下的惯性/GPS、惯性/地磁子滤波器分级设计,以获得最佳状态维数与导航解算效率。仿真与实验结果表明,降维后的组合导航系统计算量仅为全状态的3.34%,且参数估算结果的"解的集中性"更好。     

小子样试验条件下的序贯概率圆精度检验方法

小子样试验条件下的精度评定问题是远程飞行器靶场试验的关键问题之一,属于未知参数的假设检验问题。通过分析装备飞行试验双方风险管控和试验成本,提出了基于序贯的命中精度概率圆鉴定方法。通过落点概率密度分布函数推导出概率圆计算公式,设计了假设条件下的概率圆计算流程和仿真算例,总结出概率圆半径、试验子样和双方风险的关系,讨论了检出比λ的使用原则,基于保证使用方风险不变的原则提出传统概率圆检验方法的修正策略。利用仿真试验结果证实了基于序贯的概率圆方法能够保证检验精度,并且提高了试验效益。飞行试验结果证实了该方法的可行性。     

一种基于在线序贯极限学习机的大型舰船甲板态势预测方法

在舰船摇荡运动无法有效抑制时,可利用惯性导航系统实时测量甲板运动,并利用甲板运动的当前以及历史数据对未来时刻的甲板运动进行预测,以提高舰载机的起降安全性。然而甲板摇荡运动作为风浪、潮汐等共同作用的产物,具有较强的非线性、随机性和时变性。针对上述特性,引入具有信息实时更新功能的在线序贯极限学习机(OS-ELM)方法对甲板运动态势进行预测。该方法通过实时更新参与模型解算的样本数据,具有计算量小、学习映射能力强的优点。针对OS-ELM中存在的隐含层节点个数选择,以及甲板态势预测中出现的样本个数、历史数据长度等参数选择问题,引入遗传算法(GA)进行寻优。基于模拟甲板摇荡数据的仿真表明,该预测方法可以实时跟踪甲板运动的实时性变化,并对甲板运动态势进行预测。     

含随机参数的多体系统动力学分析

基于Lagrange方程建立了含随机参数的多体系统的动力学 模型,利用广义坐标分离法将随机微分代数方程转化为随机纯微分方程,利用Newmark法进行数值解算. 应用随机因子法求解系 统随机响应的数字特征,获得统计意义下的解. 以旋转杆滑块系统为例,考虑系统中载荷、物理和几何参数的随机性,通过与Monte Carlo法结果的对比验证了文中方法的正确性和有效性. 计算结果表明,部分随机参数的分散性对多体系统动力响应的影响不可忽略,利用随机参数的动力学模型将能客观地反映出系统的动力学行为.     

基于双滤波器结构的基带信号预处理滤波模型

对于级联式INS/GPS深组合导航系统,用修正后的惯导解算信息和星历信息计算的载波NCO控制量精度无法满足载波跟踪的要求,通常利用基带信号预处理滤波器的估计结果直接闭合载波环。传统的基带信号预处理滤波模型采用的是单一滤波器,因滤波器状态的相互耦合和滤波算法本身的限制,滤波估计的精度很难实现载波跟踪。基于双滤波器结构的基带信号预处理滤波模型,在传统单一滤波器基础上,新增一个3维滤波器用于闭合载波环,仿真结果表明了该方法的有效性。     

快速传递对准用联合强跟踪Kalman滤波器设计与仿真

针对用于快速传递对准的卡尔曼滤波器阶数高,计算量大,滤波更新率低,鲁棒性差及对准精度不高等问题,提出采用联合强跟踪Kalman滤波器进行快速传递对准。文中设计了联合强跟踪Kalman滤波器的结构和算法,同时利用改进的Elman网络进行信息分配系数的自适应调节,以实现融合信息在各子系统中的自适应分配。仿真结果表明,该滤波器不仅提高了解算速度,而且提高了系统鲁棒性和对准精度。     

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。     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

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.