分布式数据总线技术及其在惯性组合导航系统中的应用

针对我国惯性导航系统的现状，提出一种多ＣＰＵ通过ＭＵＬＴＩＢＵＳ多总线共享公共存贮器，以实现资源共享与机间通讯的分布式多微处理机系统，并对系统中分布式数据总线关键技术进行了深入的研究。     

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。     

分布式多机结构技术在测量型组合导航系统中的应用

介绍了一种分布式多计算机结构测量组合导航系统的结构形式、组合模式、设计特点和滤波技术。该系统由于采用了分布式多计算机结构技术,不仅具有计算能力强,系统功能完善,信息吞吐量大的特点,而且具有可靠性高,调试方便,灵活性好的优点。经过6年的实船使用证明：该系统使用方便,精度高,自动化程度高,可靠性好,受到了用户的好评。     

惯导与GPS组合系统中实时自适应卡尔曼滤波技术的研究

—针对现有的自适应卡尔曼滤波算法实时性不强、结构繁杂，本文研究了在惯导与ＧＰＳ组合系统中应用一种修正的自适应卡尔曼滤波算法，并与常规卡尔曼滤波算法作了比较。仿真结果表明，这种算法具有结构简单、高效率和精度高等优点，不失为一种实用而有效的滤波算法。     

INS/ESGM组合系统导航数据处理技术研究

本文建立了INS和ESGM的误差方程,在此基础上,实现了INS/ESGM组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计.仿真试验表明,本文所设计的滤波器实际可行,利用该滤波器INS/ESGM组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息.     

基于博弈论的鲁棒滤波器应用于GPS/INS组合系统的设计研究

考虑了组合导航系统中的不确定噪声问题；根据博弈理论与最优控制理论，提出一种能够在具有不确定噪声干扰中最小化滤波误差的极小极大值鲁棒滤波器。通过设计—种高动态的飞行轨迹进行仿真研究，发现在不确定噪声干扰下该算法具有比标准卡尔曼滤波器更高的精度。     

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。     

基于状态反馈的卡尔曼滤波组合导航算法

在卡尔曼滤波算法的基础上,提出一种导航误差状态估计的新方法。该方法选取SINS和GPS三个方向上的速度差和位置差作为观测量,根据惯性器件和GPS的精度确定噪声强度,同时建立反馈控制与卡尔曼滤波相结合的滤波器,最终得到误差状态的估计值。仿真结果表明,新型滤波器不仅解决了卡尔曼滤波发散的问题,而且使得误差估计精度得到了极大的提高,从而为组合导航系统的误差估计技术找到了更有工程应用价值的方法。     

一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统的设计与研究

对于目前的级联式SINS／GNSS组合导航系统来说，其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部，无法抑制平台姿态误差的发散，也无法校正惯性器件误差，因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散，导舷精度随时间下降。为此设计了一种SINS／GNSS级联闭环反馈式组合导航系统，该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈。通过仿真证明：该系统不仅能提高导航解的精度，还在校准的同时具有动机座对准能力，满足了长时间导航定位的稳定性。     

基于模糊逻辑控制的舰船组合导航自适应卡尔曼滤波器

双天线GPS提供的载体姿态信息与惯性导航系统信息进行融合可提高组合导航系统的性能。由于在实际应用中,GPS接收机可能会受到某种干扰无法提供舰船航向信息,从而降低传统卡尔曼滤波器的性能。因而提出了一种新的基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器。改进后的卡尔曼滤波器使用两个模糊逻辑控制器来调整两个系统的组合模式,并且根据卡尔曼滤波器的内部状态、GPS工作状态和舰船运动状态来计算卡尔曼增益。通过使用INS和GPS的实测数据验证,这种基于模糊逻辑控制的自适应卡尔曼滤波器能有效的提高INS/GPS组合导航系统的性能。     

应用虚拟仪器技术的捷联式航姿系统

结合捷联式航姿系统的研究开发和运行特点，阐述了应用虚拟仪器技术提高研发效能的优越性。用虚拟仪器的体系结构实现了硬件与软件的完美结合。使用四阶龙格-库塔法实现四元数捷联修正算法，应用虚拟仪器技术设计了一套捷联式航姿系统。