基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航

为了克服无人机惯性导航系统漂移误差累积的缺陷,提出了基于INS/SMNS紧耦合的无人机导航模式(INS/SMNS)。它利用INS提供的位置和姿态角信息分别完成对无人机的粗定位和航拍实时图像的几何校正,提高了SMNS的实时性和适配区景象匹配的精确度;同时,利用SMNS的高精度导航定位结果修正了INS的累积误差。通过INS与SMNS之间的优势互补,使得紧耦合INS/SMNS导航模式具有更好的实时性和精确性。仿真实验表明,紧耦合模式满足无人机规划航迹要求。     

一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案

研究了一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案。起飞前捷联惯组采用基于惯性系重力加速度积分的解析粗对准和卡尔曼滤波精对准,起飞后采用SINS/GNSS卡尔曼滤波组合导航反馈实时修正姿态、速度和位置。仿真结果表明捷联惯组水平自主对准误差0.01°,方位自主对准误差1.5°,起飞后经组合导航修正后的姿态误差小于0.2°,速度误差小于0.4m/s,位置误差小于40m,考虑所有误差的蒙特卡罗仿真结果满足火箭入轨精度要求,此方案具有较高的工程应用价值。     

组合导航系统初始对准的稳定性分析及其控制

针对INS/GPS组合导航系统的初始对准问题，说明当载体受到周期性激励时（由风浪、地面振动等因素引起），状态变量的估计结果也会出现周期性振荡，从而影响系统状态变量的估计精度，通过仿真说明了利用线性反馈可以消除周期性激励对系统的影响。     

高速、高动态下的捷联惯导空中粗对准方法

针对空中高速、高动态飞行条件下的捷联惯导系统初始对准问题,提出了一种对飞行动态过程和飞行平稳性不加限制的条件下,获得初始的位置、速度和姿态信息的粗对准方法,推导了利用GPS所测速度与惯性测量组件比力输出,通过惯性比力方程求解飞行载体姿态的粗对准方法,分析了影响对准性能的因素,并研制了对准仿真验证系统,通过设定航迹的计算机仿真,以及采用实测飞行数据的半物理仿真验证了该方法的有效性与精度.仿真验证结果表明,本对准方法可在载体任意动态过程进行初始对准,在对准精度与快速性方面均可满足高速、高动态下捷联惯导系统的粗对准精度要求.     

基于状态变换的DVL辅助SINS初始对准方法

针对传统捷联惯性导航系统（SINS）/声学多普勒测速仪（DVL）组合导航系统初始对准过程中模型不精确引起的对准效率低的问题,提出了一种基于状态变换的SINS/DVL初始对准方法。与传统的SINS/DVL匹配模式不同,所提方案采用了基于载体系速度信息的匹配模式,建立了基于载体系速度误差的SINS误差方程,提高了系统误差模型精度。并考虑SINS和DVL之间的安装关系,重新建立了SINS/DVL初始对准系统及量测方程。最后仿真及试验结果表明,所提出的基于状态变换的DVL辅助SINS初始对准方法能在粗对准不够理想且存在安装偏差角条件下完成高精度的初始对准,提高了初始对准的鲁棒性能,同时在对准过程中能够保持高精度的位置信息。     

制导炮弹捷联惯导基于GPS的飞行中对准算法(英文)

提出了一种适用于制导炮弹上低精度MEMS IMU/GPS组合系统的飞行中初始对准算法。通过引入辅助的载体惯性系和导航惯性系,将所求姿态四元数分解为三部分:第一部分描述载体系相对于载体惯性系的姿态,由MEMS陀螺仪输出积分求解;第二部分描述导航系相对于导航惯性系的姿态,利用GPS位置输出解析求解;第三部分描述两辅助惯性系的相对姿态,采用Re-quest算法完成解算。详细讨论了算法误差、有效性条件,并对Re-quest算法进行了优化和简化。蒙特卡洛仿真结果表明,在弹体加速度以指数规律变化条件下,对准算法可以在10 s时间内达到水平误差小于0.2°(1?)、航向误差小于0.4°(1σ)的精度,完全满足制导炮弹组合系统初始对准的精度要求。     

采用粒子滤波的捷联惯导非线性快速初始对准算法

针对常规捷联惯导静基座初始对准模型维数高,难以保证粒子滤波实时性的问题,提出了一种适用于粒子滤波的二位置非线性快速初始对准模型。该模型利用二位置方法消除惯性器件的常值误差,因此无需对惯性器件误差进行状态扩展,从而在保证对准精度的前提下降低了粒子滤波的运算量。在二位置非线性快速初始对准模型中航向角是直接可观测的,因此可以提高航向角的对准精度和速度。仿真结果表明,采用基于粒子滤波的二位置非线性快速初始对准方法,水平姿态精度在6″以内,航向角精度为10′以内,还较好地满足了粒子滤波应用于捷联惯性导航系统初始对准中的实时性要求,有效提高了初始对准的速度。     

基于改进TERCOM的地形辅助导航算法

自主水下航行器长时间航行后惯性导航系统的位置误差会随时间不断增加，地形辅助导航可帮助惯性导航系统进行误差校正。为解决地形轮廓匹配（TERCOM）算法对航向误差较敏感问题，提高地形辅助导航的匹配精度，提出了一种基于改进TERCOM的地形辅助导航算法。在TERCOM算法基础上增加旋转角度机制，首先根据INS航迹进行旋转平移并采用TERCOM算法进行粗匹配，然后引入改进粒子群算法进行精匹配。在某海图内进行水下地形匹配仿真实验，结果表明：与传统TERCOM算法相比，所提算法可降低航向误差84%，匹配精度可提高4倍多，对实现自主水下航行器的自主无源导航有重要意义。     

基于GPS观测量和模型预测滤波的机载SINS/GPS空中自对准

针对机载SINS/GPS组合导航系统地面静基座对准时间较长的问题,提出了一种基于GPS观测量和模型预测滤波(MPF)的机载SINS/GPS空中开机自对准方法。该方法首先在载机匀速直线飞行阶段进行SINS/GPS空中开机粗对准,利用GPS获得初始位置、速度和航向,利用加速度计的输出信息计算两个初始水平姿态角;然后在载机进入最优S机动飞行段进行SINS空中精对准,采用MPF和EKF相结合的滤波器估计SINS的误差并进行校正。计算机仿真结果表明,该方法实现了SINS的空中开机自对准,大大缩短飞机的地面准备时间,空中开机粗对准的方位角误差小于15°,俯仰角和横滚角误差小于2°,而空中精对准的方位角、俯仰角和横滚角的估计误差分别达到了67.36〞、47.31〞和-32.52〞。     

旋转-静止混合对准方案在旋转火箭弹中的应用

由于成本考虑,旋转火箭弹捷联惯导系统中使用中低精度陀螺,利用传统的初始对准方法,对准精度难以满足要求。针对旋转火箭弹的特点,提出了一种旋转调制的非线性对准方法,利用该方法,Y轴和Z轴陀螺的随机漂移得到调制,从而提高了对准精度。针对单纯旋转调制对准无法精确估计陀螺漂移的缺点,提出了一种旋转—静态混合对准方案,利用旋转调制的对准结果,在静止段对陀螺漂移进行精确估计。仿真结果表明,由两个精度为0.2(°)/h和一个精度为0.01(°)/h的陀螺组成的捷联惯导系统,在230 s内对准误差小于0.05°,同时可准确估计出三个陀螺的漂移。该方案具有一定的工程实用价值。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

舰载导弹惯导系统姿态变化量匹配法传递对准

针对捷联惯导系统的动基座传递对准问题,采用姿态变化量匹配法,在不依赖舰船自主机动运动而仅仅依靠外界风浪随机干扰的情况下,对系泊状态下的舰载导弹捷联惯导系统传递对准进行仿真研究。仿真结果表明:在三种海况下,姿态变化量匹配法可以使3个失准角估计在短时间内均达到要求精度;随着舰船摇摆频率和幅度的增大,失准角的估计精度会进一步得到提高。研究表明姿态变化量匹配法具有对准算法简单、对准速度快、精度高等优点;利用一定强度的风浪,通过该种匹配方法能够成功的解决动基座传递对准问题。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

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。     

INS／SAR组合导航系统中的误差修正方法

—本文介绍了ＩＮＳ／ＳＡＲ（合成孔径雷达）组合导航系统中的误差修正原理和方法，描述了如何获得观测量和构造ＩＮＳ／ＳＡＲ组合滤波器。给出的仿真结果证明，这种修正方法能大大提高导航精度，并且具有很强的初始捕获和对准能力。     

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.     

INS/GPS组合导航系统的数据精确同步方法

对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是进行滤波、信息融合的重要前提。对几种INS／GPS组合导航系统的数据同步处理方法进行研究,分析各自的优点和不足。针对浅组合导航系统,提出了由美国NI公司PXI-6608计数器／定时器、GPS接收机及PXI控制器组成的设计方案,分析了其同步实现的原理和方法。该同步方案的精度可达400ns,适用于高精度要求的应用场合。     

惯性导航系统的误差估计

惯性导航系统（INS）以其自主的工作能力广泛应用于军事武备的导航、制导与控制系统和国民经济的诸多领域。它的主要缺点是定位误差随其工作时间的增长而增大。对惯导系统的误差进行估计和补偿是在保证性能价格比的前提下，提高惯性导航系统精度的有效途径。目前，对惯导系统的误差修正均采用外信息（如GPS的输出信息）校正，即在INS工作的全部时间内，定期地利用GPS输出的速度和位置信息与INS输出的相应信息的差值作为观测量，对INS误差进行估计和补偿。Kalman滤波的方法广泛地应用于惯导系统的误差修正初始对准。本研究了当地水平惯导系统的误差估计和补偿问题。分析结果表明，采用Kalman滤波的方法，可以精确地估计惯导系统的误差（包括陀螺漂移和加速度计零偏），误差估计的精度高，并且估计的方差阵收敛快。     

GPS/INS组合导航协方差配置鲁棒滤波研究

运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组合,能很好地克服各自的缺点,形成优势互补结构.在GPS/INS组合导航的基础上,引入协方差配置鲁棒滤波技术,不仅能有效提高导航的性能和精度,而且增强导航系统的鲁棒性,从而构成比较理想的组合导航系统。     

基于UKF的INS/GNSS/CNS组合导航最优数据融合方法

为了提高INS/GNSS/CNS组合系统的导航精度,提出了一种基于UKF的多传感器最优数据融合方法。该方法具有两层融合结构,第一层中,GNSS和CNS分别通过两个局部UKF滤波器与INS组合,以并行的方式获得INS/GNSS和INS/CNS子系统的局部最优状态估值;第二层中,根据线性最小方差准则推导出一种矩阵加权数据融合算法,对局部状态估值进行融合,获取系统状态的全局最优估计。提出的方法无需采用方差上界技术对局部状态进行去相关处理,克服了联邦卡尔曼滤波(FKF)及其优化形式存在的缺陷。仿真结果表明,相比于FKF,提出方法的导航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其导航精度也可至少提高21.0%。