GPS/INS紧耦合导航中多路径效应改正算法及应用

针对GPS伪距观测值受多路径误差影响较大,限制了GPS/INS紧耦合导航中导航精度提高的问题,在传统静态多路径消除方法的基础上,提出了导航过程中多路径效应动态消除算法,并应用于GPS/INS紧耦合导航。首先给出了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型以及静态定位多路径消除的方法,通过频谱分析探究了非差观测值序列的特殊性,引入了移动窗口提取动态导航过程非差伪距观测值的多路径,最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明:对比没有经过多路径改正的组合导航算法,基于伪距多路径改正的GPS/INS紧耦合导航增强了滤波融合观测值的精度,减少了多路径效应对于伪距观测值的影响,平衡了伪距观测值和多普勒观测值的权重,提高了GPS/INS紧耦合导航的直接可测参数(位置、速度)和间接可测参数(姿态)的精度,北向、东向和高程三个方向的位置误差分别减小了18.8%、25.7%,和1.5%。     

紧耦合GPS/INS组合导航能力的分析

将GPS的长期高精度与惯性导航（INS）的短期高精度结合，构成GPS／INS组合导航系统是目前大型舰船、潜艇、飞机、导弹等导航技术发展的方向。该文主要根据紧耦合GPS／INS组合导航的机理，分析其导航能力。     

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。     

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。     

基于软件定义无线电的紧耦合GNSS/INS组合导航结构

由于现有的普通硬件GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机只能与INS(Inertial Navigation System)进行松散组合,为了进行GNSS/INS紧耦合相关实验研究,采用软件GNSS接收机技术提供紧耦合研究的所有开放接口和数据。利用软件接收机相关器输出的I(in-phase)和Q(quadrature)信号与频率误差和相位误差之间的关系,并通过INS提供I和Q信号的预测信息,作为Kalman滤波器量测更新来估计17维状态数值,同时根据载体的速度信息来辅助多普勒频率跟踪。结果表明,紧耦合系统能够降低跟踪回路带宽10 Hz左右,位置精度提升到5 m,可以提高软件接收机快速捕获跟踪和提升定位精度以及抗干扰能力。     

基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位技术

针对因水下环境的特殊性AUV难以实现精准导航的问题,设计了一种基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位系统。该系统具有定位精度高、鲁棒性好等优点,系统由SINS、LBL、DVL和MCP组成,根据LBL的TDOA定位原理建立了LBL斜距差模型,给出了SINS/LBL/DVL/MCP的状态方程和量测方程,利用集中kalman滤波器对组合导航系统进行最优估计。在相同的仿真条件下,对SINS/LBL松组合、紧组合进行了软件仿真,仿真结果表明:相对于松组合系统,基于SINS/LBL的紧组合系统导航精度更高,尤其是在由于AUV运动或受到外界干扰导致可用信号的水听器不足四个时,紧组合系统的可靠性和容错性更高。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

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。     

不同GPS/SINS超紧组合框架的分析与等价性推导

GPS和SINS的组合导航系统是实现连续、准确定位的有效方式之一,尤其二者的超紧组合导航方式,在解决GPS接收机的抗干扰和抗动态性能方面效果显著。分别针对基于GPS的I、Q信号层次数据融合的超紧组合结构和惯性信息辅助的超紧组合结构进行分析,在将惯性信息辅助结构演化为联邦形式的组合结构的基础上,对涉及其中的不同组合滤波的状态方程和量测方程深入研究。利用集成和联邦卡尔曼滤波器之间的关系,完成不同超紧框架的趋同等价性证明。仿真结果初步表明,相同初始条件下不同组合方法在定位精度方面具有一致性。     

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。     

MINS/GPS一体化紧组合导航系统

采用基于MEMS技术的低成本IMU和GPS作为传感器,以DSP和FPGA分别作为计算和通信器件,实现一体化紧凑型的紧组合导航系统.除去外接天线,整个导航系统尺寸为12cm x 12 crx11.6 cm.算法方面,采用扩展卡尔曼滤波器,以伪距、伪距率误差作为观测量进行实时滤波估算导航系统的状态量,进而修正系统误差.采用双子样优化的圆锥效应和划船效应补偿算法,实现100Hz的导航数据输出.通过静态和跑车实验验证,该系统的静态水平定位误差为0.2 m(CEP),动态水平定位误差优于10m(CEP),俯仰角和横滚角误差为0.3°,航向角误差为0.5°.     

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。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

单目视觉里程计/惯性组合导航算法

提出一种单目视觉里程计/捷联惯性组合导航定位算法.与视觉里程计估计相机姿态不同,惯导系统连续提供相机拍摄时刻对应的三维姿态,克服了单纯由视觉估计相机姿态精度低造成的长距离导航误差大的问题.通过配准和时间同步,用惯导系统解算的速度和视觉里程计计算的速度之差作为组合导航的观测量,采用Kalman滤波修正组合导航系统的误差,同时估计视觉里程计标度因数误差.分别在室内外不同环境下进行了22 m的推车实验和1412m的跑车实验,定位误差分别为3.2%和4.0%.与Clark采用姿态传感器定期更新相机姿态估计结果的方法相比,单目视觉里程计/惯性组合导航定位精度更高,定位误差随距离增长率低,适合步行机器人或轮式移动机器人在复杂地形环境下车轮严重打滑时的自主定位导航.     

基于四元数的SINS/SAR组合导航系统

传统的SINS误差模型是基于小姿态误差角假设下的线性化误差模型,由于忽略了高阶项,因而不能精确描述系统的非线性特征,易造成较大的导航估计误差甚至滤波器发散。为了克服SINS线性化误差模型的缺点,建立了基于四元数的SINS/SAR组合导航系统非线性模型,并将自适应UPF滤波算法应用于该组合系统。仿真结果表明,建立的基于四元数的组合导航系统模型,不但能有效减小导航误差,提高导航定位精度,而且具有良好的实时性。     

基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法

针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术( PSO)的自适应UKF算法.为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法.在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和...     

GPS/SINS组合导航系统在运载火箭中的应用

针对运载火箭特点,着重研究在发射惯性坐标系下,位置、速度组合模式的GPS/SINS组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和观测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中,GPS/SINS组合导航算法能较准确地给出运载火箭的位置、速度和姿态信息,提高运载火箭制导精度。     

基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法

为了实现基于微小型传感器的高精度导航,针对微小型导航传感器精度相对较低、误差相对较大的特点,对微小型惯性测量单元(MIMU)、微GPS卫星接收机、微小型星敏感器的测量误差进行了建模与分析;对多传感器的导航信息进行分散化处理,采用卡尔曼滤波进行局部估计;提出了基于部分信息融合的联邦滤波算法进行全局融合;并给出了利用全局融合结果对MIMU导航误差进行输出校正的算法.仿真结果表明,该组合导航方法能够利用微小型传感器实现较高精度的导航定位.