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.     

系统容错技术在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程水下导航的可靠性和精度,采用了捷联惯性导航系统、多普勒速度声纳、地形匹配模块和TCM2电子磁罗经构成组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对水下航行器组合导航系统进行信息融合、故障诊断与系统重构,在设计联邦滤波算法基础上,结合组合导航信息融合方案,详细分析了故障检测方法,给出了水下航行器容错联邦滤波结构和故障检测算法,进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.仿真结果表明:联邦滤波方法对系统故障能够及时检测并且有效隔离了故障传感器,对系统进行了重构,提高了系统的导航精度和可靠性.     

基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用

为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。     

一种新型自适应联邦滤波方法在战术导弹导航系统中的应用

为满足复杂的环境下战术导弹导航系统的高可靠性导航的要求,对战术导弹的多传感器组合导航进行了研究.提出了一种基于新型自适应联邦卡尔曼滤波的巡航导弹SINS/GPS/EC组合导航方法,根据联邦滤波的分散滤波结构,分别建立了各滤波器的模型,进行了仿真试验验证.仿真结果表明,采用新型自适应联邦卡尔曼滤波算法的导航精度比采用集中卡尔曼滤波算法提高幅度不大,略高一些,但从自适应联邦卡尔曼滤波器的容错性比集中卡尔曼滤波器好得多,便于各导航子系统的故障检查和隔离.本文设计自适应联邦SINS/GPS/EC滤波器的在子系统较多的组合导航设计中具有高可靠性、低计算量、低成本和小体积等优势,具有工程应用价值.     

量测野值与波束故障条件下SINS/DVL紧组合导航方法

针对传统捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)组合导航系统导航精度容易受量测信息质量影响的问题,提出了一种基于波束重构的SINS/DVL紧组合导航系统故障处理方案.以现有的紧组合模型为基础,根据四波束DVL结构特点,提出了新的故障波束速度信息重构方案.针对速度测量异常、量测模型误差及波束信息重构误差等...     

信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备,地形匹配、多普勒测速仪等为辅助导航设备,分析了S1NS、DVL以及地形辅助导航系统等的工作原理并建立输出误差模型,利用联邦Kalman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合,建立了水下组合导航系统联邦滤波器的观测方程和量测方程,并进行计算机软件仿真实验.仿真结果表明:使用联邦卡尔曼滤波的水下组合导航系统导航状态输出精度满足水下航行器高精度高可靠性的要求.该水下组合导航系统能够得到较高精度的位置、速度和姿态信息,提高了水下航行器远距离长时间导航的精度.     

INS/双星/GPS联邦最小二乘滤波容错结构研究

采用联邦最小二乘滤波信息融合的方法对INS／双星／GPS组合导航系统进行了研究，并将联邦卡尔曼滤波的四种典型容错结构应用到联邦最小二乘滤波中，对四种结构的容错性能进行了仿真研究。仿真结果表明：联邦最小二乘滤波能有效提高INS／双星／GPS组合导航系统的精度及容错能力。     

多传感器信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航定位的精度,采用SINS(捷联式惯性导航系统)、DVS(多普勒速度声纳)、TCM2电子磁罗经和GPS浮标组成新型水下航行器组合导航系统,分析了SINS、DVS、TCM2电子磁罗经和GPS浮标的工作原理以及建立了各自输出误差模型,利用联邦Kalman滤波对水下组合导航系统进行信息融合,建立了水下组合导航系统联邦滤波器的观测方程和量测方程,并进行了计算机软件仿真实验。仿真实验表明:使用联邦卡尔曼滤波的水下组合导航信息融合技术导航输出精度满足水下航行器高精度高可靠性的性能指标。采用了SINS,DVS,TCM2,GPS浮标以及联邦卡尔曼滤波的水下组合导航系统可以有效地提高水下航行器组合导航定位的精度和可靠性,从而增长了水下航行器水下作业时间以及提高了水下航行器的水下导航定位性能。     

组合导航系统几种滤波方法的分析比较及其性能评价

介绍了用于组合导航系统中的几种常用的滤波方法-如传统滤波方法中的集中卡尔曼滤波和联邦卡尔曼滤波、非传统滤波方法中的神经网络滤波,并从理论上分析了传统滤波方法和非传统滤波方法的优点和不足,最后以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真.仿真结果表明,非传统的滤波算法在某些方面优于传统的滤波算法.     

基于惯导及水下声学辅助系统的AUV容错导航技术

由于GPS和无线电信号在水下衰减很快而无法使用,因此以惯性导航为核心,加以其它声学辅助导航设备的组合导航系统正适合水下航行器的使用环境。以捷联惯性系统/超短基线/多普勒测速仪/磁航向仪组合导航系统为研究对象,给出了联邦滤波结构,并利用?2残差检测法诊断出子系统的故障并进行系统重构从而不影响系统性能,最后对组合系统进行了仿真,成功检测出了超短基线系统定位故障并及时进行了隔离。姿态误差和速度误差在故障发生和消失时刻由于系统重构有轻微跳动,其它时刻均保持较高精度,当故障消失时位置误差又恢复到正常量级（5~10 m）。仿真结果表明,所提出的 SINS/水下声学辅助设备组合导航系统能够提供水下航行器精确的速度、姿态及位置信息,并能够正确及时检测并隔离故障。     

UKF滤波技术在AUV组合导航中的应用研究

高精度的导航定位是AUV研究中所面临的主要挑战之一。采用GPS辅助的INS／DVL组合导航是目前AUV的主流导航模式。当前实现GPS／INS／DVL组合导航的技术主要有航迹推算(DR)和卡尔曼滤波。中将UKF(Unscented Kalman Filter)滤波技术应用于AUV组合导航，并把UKF与传统的DR和EKF(Extended Kalman filter)方法进行了仿真比较研究。仿真结果表明，UKF在计算量上与EKF相当，但是UKF的位置、航向估计精度都要优于DR和EKF。     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

INS/CNS/GPS组合导航系统仿真研究

研究了INS／CNS／GPS组合导航系统的原理和特点，对组合导航系统进行了计算机仿真，提出了采用平台失准角、INS与GPS的位置之差和速度之差作为观测量的方法。采用卡尔曼滤波技术，可以估计出平台的失准角、惯性器件误差及导航参数误差。仿真结果表明：通过校正惯导平台、消除导航参数误差，可以大大提高了系统的导航精度。     

一种惯性/水声单应答器距离组合导航方法

惯性/水声单应答器距离组合导航方法为自主水下航行器(AUV)校准提供了一种新途径。针对惯性/水声单应答器距离组合导航系统,建立了AUV三维空间运动学模型,对单应答器距离变换位置非线性系统采用李导数方法进行了可观测性分析,设置了合理的载体航行轨迹,位置组合导航算法中采取了延时状态滤波方式实现了量测信息的同步更新。湖上实验表明,采用单应答器距离组合导航方法后,明显地抑制了INS/DVL导航误差的发散趋势,最大定位误差减小幅度约为19.2%,初步验证了惯性/水声单应答器距离组合导航方案的有效性,为解决AUV导航设备水下校准提供了可能。     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

基于空间交会的GPS/INS组合导航系统仿真

由于实验务件限制,GPS/INS组合导航系统很难在真实空间交会对接环境中进行GPS/INS组合导航系统性能测试研究。为此,简要设计和实现了基于空间交会的GPS/INS组合导航软件仿真平台,研究了基于空间交会两航天器绝对和相对运动轨迹生成、GPS/INS组合导航系统误差建模、观测数据生成等实现方法,并通过仿真数据分析验证了这种设计方案的可行性,为进一步开展相关研究奠定了基础。     

Performance enhancement for ultra-tight GPS/INS integration using a fuzzy adaptive strong tracking unscented Kalman filter

This paper conducts performance evaluation for the ultra-tight integration of Global positioning system (GPS) and inertial navigation system (INS) by use of the fuzzy adaptive strong tracking unscented Kalman filter (FASTUKF). An ultra-tight GPS/INS integration architecture involves fusion of the in-phase and quadrature components from the correlator of the GPS receiver with the INS data. These two components are highly nonlinearly related to the navigation states. The strong tracking unscented Kalman filter (STUKF) is based on the combination of an unscented Kalman filter (UKF) and strong tracking algorithm (STA) to perform the parameter adaptation task for various dynamic characteristics. The STA is basically a nonlinear smoother algorithm that employs suboptimal multiple fading factors, in which the softening factors are involved. In order to resolve the shortcoming in a traditional approach for selecting the softening factor through personal experience or computer simulation, the Fuzzy Logic Adaptive System (FLAS) is incorporated for determining the softening factor, leading to the FASTUKF. Two examples are provided for illustrating the effectiveness of the design and demonstrating effective improvement in navigation estimation accuracy and, therefore, the proposed FASTUKF algorithm can be considered as an alternative approach for designing the ultra tightly coupled GPS/INS integrated navigation system.