基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法

针对传统的惯性/景象匹配组合导航中出现的因误匹配导致组合导航精度低的问题,设计了一种基于证据推理的惯性/景象匹配组合导航方法。在惯性/景象匹配组合导航中,使用证据推理对与景象匹配置信度相关的特征量进行融合计算,将融合计算得到的综合信度作为组合导航量测更新的依据,以降低误匹配对导航精度的影响。试验结果表明该方法可行,组合导航精度相比传统方法提高了25.9%。     

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.     

弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航

选取捷联惯导系统误差作为组合导航系统状态,利用捷联惯导与卫星导航系统各自的位置输出构造量测,设计惯性/卫星组合导航算法。在惯性/星光组合导航算法设计中,对星敏感器安装误差进行建模并也列入组合导航系统状态,利用星敏感器输出的姿态矩阵和根据惯导输出计算得到的等效姿态矩阵构造量测。从而,利用联邦滤波技术设计出弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航方法。该组合导航方法的仿真结果表明,其定位、定姿精度分别达到12.1m(3σ)和0.27′(3σ),而且能够有效标定出惯性器件的随机常值误差和星敏感器的安装误差。     

景象匹配/惯性组合导航精确修正算法

为了能使景象匹配辅助导航系统在工作时实现对惯导的最优修正,在景象匹配辅助导航系统对惯导修正过程中,引入了卡尔曼滤波技术,并设计了相应的景象匹配/惯性组合导航算法。但在景象匹配过程中会不可避免的会出现匹配错误、匹配精度不够等问题,为此,基于景象匹配过程中载体机动性能规律,提出了飞行航迹近似为直线的误匹配点剔除方法。利用Visual C 编写完成了景象匹配辅助/惯性组合导航仿真演示系统,对所提出的方法进行了仿真实验。多次实验证明提出的方法能够起到很好的匹配修正效果,具有重要的实际应用价值。     

一种高精度自主式组合导航系统滤波算法

提出了一种融合捷联惯导、轮式里程计和气压高度计数据的高精度车载自主导航滤波算法.首先,采用滤波鲁棒性更好的状态变换卡尔曼滤波器(ST-EKF)替代传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF),对INS/轮式里程计信息进行组合滤波.其次,针对车载惯性/里程计组合导航系统中高程定位误差易发散的问题,引入气压高度计的量测信息对系统的高程...     

考虑里程计截断误差的SINS/OD组合导航算法

针对车载惯导/里程计组合导航系统中,里程计测量脉冲输出只为整数,存在截断误差的问题,提出了3种考虑里程计截断误差补偿的SINS/OD组合导航算法。首先,在传统的速度匹配组合导航基础上,将里程计截断误差作为系统状态变量,建立了基于速度观测的考虑截断误差的卡尔曼滤波导航算法;其次,为了降低噪声,不改变系统状态量,将捷联惯导输出转化为脉冲输出与里程计脉冲输出做差作为量测值,建立了基于脉冲观测的卡尔曼滤波导航算法;最后,针对随机常值模型估计里程计截断误差的局限性,提出基于高斯回归模型的里程计截断误差预测和对观测值进行补偿的方法,以实现组合导航解算。140多公里的车载实验结果表明,基于脉冲观测和基于高斯回归模型的算法相比传统算法在定位精度上均提升了80%以上。     

地磁匹配中的匹配长度估计方法

在惯导/地磁组合导航系统中,适当选择匹配长度能有效提高匹配概率和匹配精度。针对地磁匹配特点,对匹配长度的选区原则和意义进行了分析,并提出了一种基于逐点迭代的匹配长度确定算法。该算法能够有效地给出匹配长度的估值或上界,使得匹配能在航迹形变最小处获得最优估计,有效提高了组合导航的定位精度。该算法是一个基于仿真实验的算法,通过不确定域的推进,获得地磁图在正反横、纵四个方向上的匹配长度范围,进而获得匹配长度上界。仿真实验验证了算法的优良性能。     

一种车载组合导航系统的联邦滤波新算法

针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,提出了一种新的联邦滤波算法.子滤波器由两个滤波器构成:一个是卡尔曼滤波器,另一个是Unscented卡尔曼滤波器(UKF),它们分别处理GPS子系统和DR子系统的信息.UKF是一种较新的非线性滤波方法,相对传统的非线性滤波器EKF具有更高的滤波精度和更高的计算效率.联邦滤波器的信息分配因子采用一种基于观测误差的最小均方误差形式,最佳地融合了传感器的输出信息.这种结构降低了联邦滤波器的计算难度和计算量,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.仿真结果表明,提出算法的定位精度很高,与UKF算法的效果相当.     

基于加性四元数的SINS/CNS非线性紧组合方法

针对SINS/CNS组合导航系统中的非线性特性,提出了基于加性四元数的SINS/CNS非线性紧组合方法.从捷联惯性导航系统误差非线性建模和天文角度非线性量测两个方面出发,推导了基于加性四元数的捷联惯导误差传播特性,构建了天文导航的非线性量测模型,采用二阶插值滤波算法实现了SINS和CNS的非线性信息融合.计算机仿真显示,SINS/CNS非线性紧组合方法充分考虑系统的非线性特性,机动情况下的峰值误差较小,相对线性紧组合方法导航精度提高约15％.     

一种双惯导组合导航方法

一些舰艇装备两套或多套惯性导航系统。为提高这些舰艇导航信息输出的精度和稳定性,提出一种双惯导组合导航方法。从惯性导航系统的误差特性出发,分析了固定指北惯性导航系统和台体方位旋转惯导系统的误差特性,并根据两种惯导系统的不同误差特性,设计了Kalman滤波组合导航控制方案,通过仿真验证了组合导航控制方案的效果。仿真结果表明,采用该方法后,在不增加任何硬件成本的基础上,能够提高导航信息输出精度和稳定性。例如,当陀螺漂移为0.002(°)/h,加速度计零偏5×10-5 g时,固定指北惯导24 h定位误差约为2.8 n mile,速度误差波动约0.2 kn,台体方位旋转惯导系统24 h定位精度约为1.7 n mile,速度误差波动约0.5 kn;当采用组合导航控制时,组合输出24 h定位精度约1.5 n mile,速度误差波动约0.15 kn。