INS/GPS组合导航系统的数据同步技术研究

指出在组合导航系统进行有效的信息融合之前，对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是非常重要的前提。对INS(惯性导航系统)和GPS构成的组合系统中的数据同步技术进行研究，提出了一种以GPS接收机输出的1PPS(每秒一个脉冲)作为参考时标，软硬件相结合的实时数据同步方法。实验结果表明：该方法能保证数据在融合点上准确同步。     

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。     

基于INS/GPS/CNS组合系统的高精度测姿方法

为改善INS/CNS/GPS组合导航系统输出姿态信息的稳定性,解决传统FKF算法非线性条件下姿态精度发散的问题,提出了一种基于UKF的FKF滤波算法;同时为解决各系统间时间信息不同步造成姿态精度下降的问题,提出了一种工程上可用的时间同步方案,同步精度优于0.5 ms。在实验室条件下,利用INS/GPS/CNS样机和高精度三轴转台搭建验证系统进行摇摆试验,试验结果表明,提出的方法可实现姿态误差值变化在5%以内条件下系统稳定工作一天以上。     

低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法

低成本INS系统的元件误差严重影响INS导航精度.针对车载系统,提出一种低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法.首先在GPS/INS组合导航Kalman滤波方程基础上,给出两种姿态角更新的观测方程.然后给出利用GPS测速确定航向角的原理,并且对低成本车载INS系统的俯仰角和翻滚角进行了分析,指出由INS随机误差造成的俯仰角和翻滚角误差比其本身量值要大,建议令俯仰角和翻滚角数值保持不变.利用实测算例确定了不同速度下的航向角精度,并且验证了该算法的有效性,以及相对于基于位置、速度组合的Kalman滤波,导航精度有明显提高.     

即时定位与制图辅助的INS/GPS组合导航系统

即时定位与制图可以在线构建环境特征地图同时利用所建地图辅助定位,可以建立基于特征地图的的地形辅助全自主式导航系统。当GPS信号有效时,导航系统利用INS/GPS组合方式进行精确导航,同时在线建立特征地图,并不断更新修正地图。当GPS信号无效的时候,之前建立的地图用来修正惯导误差,约束惯导误差在一定的范围内,达到精确导航的目的。将及时定位与制图在线制图的功能引入组合导航系统使得该系统具有在线跟踪路标制图和限制系统误差扩延的能力,此性能通过计算机仿真得到验证。     

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。     

GPS/INS/TRN组合导航系统信息融合技术研究

本文提出了一种基于信息融合技术的巡航导弹组合导航系统方案,并对系统组合方式、 以及相关的信息融合技术进行了初步讨论。基于信息融合的组合导航方案可以充分地利用各 种导航传感器的信息,有效地提高导航系统的精度。同时,系统的重构能力保证了系统的可靠 性。     

INS/GPS/SAR 组合导航系统研究

ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＳＡＲ组合导航系统是一种高精度、高容错、多功能系统。本文介绍了它的组合原理和方法。仿真结果证明，该组合导航系统是一个高性能的导航系统。     

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。     

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。     

基于射频前端的GPS软件接收机设计与验证

介绍了基于硬件射频前端的GPS软件接收机设计与验证。针对GPS串行的搜索算法速度慢的缺点，采用了高速的并行码相位搜索算法；设计和实现了码跟踪环和载波跟踪环，并用载波环路来辅助码跟踪环路；综合考虑接收机的动态性和噪声影响，采用最优化设计思想，设计了GPS软件接收机最优环路带宽。采用GPS中频信号采样器采集实际GPS数据，对搜索和跟踪算法进行了验证。测试结果证明所设计的搜索和跟踪方法是有效的，使得用户在微弱信号处理、多路径处理和发展新的算法等方面具有更大的灵活性，为实际的高性能硬件GPS接收机设计提供的重要的基础。     

基于GPS伪距单差的舰船相对导航方法

为了测量编队航行中的舰船相对位置信息,从而进行相对导航,研究采用GPS卫星的伪距信息,通过编队通信链,交换目标船和跟踪船的观测到相同卫星的伪距信息,进行伪距单差差分。以伪距差分信息作为观测量,以跟踪船相对目标船的位置信息作为状态量,建立了跟踪船相对目标船的位置信息解算模型,利用最小二乘法解算跟踪船相对目标船的位置信息,以满足编队舰船间的相对导航信息需求。将相对位置信息解算模型和方法应用于实测试验,数据处理结果表明,相对距离测量精度优于0.2 m,方位精度优于5°,相对距离信息完全满足了舰船相对导航的需求,相对方位信息基本满足舰船相对导航的需求。     

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...     

GNSS射频前端的多频信号兼容采样

针对不同频段GNSS信号存在的频率冲突问题,提出一种射频前端多频信号的采样频率兼容算法。分析了GNSS接收机射频前端的结构体制,指出射频直接采样数字化结构有利于同一射频前端实现多频信号的接收。在此结构基础上,考虑到多频信号采样频率兼容,采样后信号不发生混叠,以及实际工作环境的要求,提出一种计算多频段GNSS信号兼容采样频率的处理方法。利用该方法对GPS的L1、L2C和E5a信号的兼容采样进行仿真,结果表明,涉及到长码的采样兼容时,较小的采样频率对接收机的系统设计是有利的。     

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。     

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.     

基于交互式多模型的车载INS/OD/GPS的定位方法

INS/GPS组合导航时,GPS信号会由于环境因素或是其他信号干扰导致信号丢失、信号跳变等故障。针对INS/GPS组合导航中,在GPS出现离群故障难以得到满意定位性能的问题,提出了一种基于交互式多模型滤波的车载INS/OD/GPS定位方法。引入里程计对INS/GPS组合导航进行辅助,基于INS/GPS、INS/OD两种组合导航模型,利用交互式多模型算法交互更新模型概率,通过模型概率的差异判断主滤波器INS/GPS组合过程中的GPS量测故障,并在滤波过程中对故障量测加以修正,以此来实现车辆定位系统的良好定位性能。实验结果表明,在里程计量测辅助条件下,当GPS出现离群点时,系统平均定位精度比INS/GPS单一滤波器条件下的定位精度提升60%以上。     

基于改进型灰色预测模型的SINS/GPS组合导航系统

针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5 m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。     

基于环路相关积分观测的SINS/GPS深组合导航算法

深组合模式下惯性系统与卫星接收机基带信号进行深层次融合,可实现惯性和卫星导航系统的双向辅助。在分析深组合技术原理的基础上,研究了直接利用相关积分输出作为观测量构建环路预处理滤波器的方法,有效减小了传统跟踪环路中信号参量的估计误差;然后设计了基于环路相关观测信息的深组合系统主滤波器模型,实现了原跟踪环路中复制信号生成的外部控制;最后,利用深组合仿真平台对卫星信号载噪比变化环境下的紧组合与深组合性能进行实验对比分析,结果表明深组合算法在弱信号环境下具有环路失锁后快速恢复跟踪的特点及稳定的导航性能。     

基于UKF的GPS/SINS伪距(伪距率)组合导航系统设计

采用位置、速度组合的GPS/SINS组合导航系统由于GPS各量测量之间的相关性,影响了组合导航的整体精度.为了提高组合导航的精度和可靠性,采用了直接利用GPS接收机原始测量信息伪距、伪距率的组合方式.UKF(Unscented Kalman Filter)是针对非线性模型的滤波方法,它避免了对非线性方程线性化的过程,具有较高的精度和较好的鲁棒性.将UKF滤波方法应用于伪距、伪距率的组合导航系统中,并将UKF与卡尔曼滤波和自适应滤波方法进行了仿真比较研究.实验结果表明,UKF位置、航向估计的精度都要优于卡尔曼滤波和自适应滤波,使整个导航系统具有更高的精度和可靠性.