惯导／GNSS／罗兰C／航姿系统组合导航方案

为保证飞行器的导航精度及可靠性,采用了惯导/GNSS/罗兰C/航姿系统的组合导航。该组合导航采用开环组合方式,将多系统导航信息在计算机中进行综合,提高导航信息精度。仿真试验结果说明,所设计的组合导航系统是可行的,能满足任务要求。     

一种新的捷联惯导快速双位置对准方法

针对传统双位置对准过程中受载体运动和惯导标定误差的影响导致卡尔曼滤波器收敛速度较慢的问题,提出一种新的双位置对准方法.设计了快速双位置对准方案,整个对准过程分为两个阶段,将两个阶段的数据分别采用两个卡尔曼滤波器进行处理,从而保证对准卡尔曼滤波器可以快速收敛.通过两个阶段的滤波结果之间的物理关系,可以准确地计算出各项误差参数,包括姿态误差角、机体系中水平方向的陀螺常值漂移和加速度计零偏.仿真结果表明,对准过程可在10 min之内完成,采用常值漂移为0.02(°)/h的陀螺,水平姿态角估计误差在0.1′之内,方位姿态角估计误差在1′之内.该方法切实可行,适用于需要进行双位置对准且对准时间限制比较严格的情况.     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。     

光纤惯导／多普勒雷达／气压高度表组合导航半实物仿真

设计军用飞机的自主导航系统是军用飞机的一项关键技术.捷联惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航方法虽然在理论上已较完善,但在具体工程实现中却存在诸多问题.针对实际工程要求,分析并建立了一种适用于飞机的低成本光纤惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统方案并对该实际系统进行了多次闭合与非闭合路线的跑车试验,对试验结果的分析表明,该方案是有效的,系统能够有效地抑制惯导位置误差随时间积累而发散的趋势,满足实际导航要求.之后针对实际工程中遇到的问题,分析并提出了影响光纤惯导/多普勒雷达/气压高度表组合导航系统性能的主要因素是Doppler雷达、光纤惯导同机体间的安装误差以及组合导航系统中航向角误差的结论.     

一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法

基于惯性器件和磁强计的测量信息,提出一种弹道导弹捷联惯导/地磁组合导航方法。以捷联惯导误差方程为基础建立系统的状态模型,以磁强计测量值与根据地磁场模型计算的地磁场强度值之差作为量测,只用一个观测表达式即同时包含载体的位置及姿态信息。引入状态反馈,利用混合校正的卡尔曼滤波得到系统导航信息的最优估计。仿真结果表明,该算法能有效抑制捷联解算误差的发散,磁强计精度为100 nT时,定位精度2.68 km,姿态精度优于5′。该导航方法完全自主,精度较高,具有一定工程应用价值。     

一种游移方位惯导系统的误差估计

本文介绍游移方位惯导系统精度分析的一种研究方法及处理结果。在建立系统误差模型的基础上，通过卡尔曼滤波器，对静态测试数据进行处理与滤波，由可观测的系统参数估计出系统的主要误差源特性。     

时间相关噪声条件下的捷联惯导/星敏感器组合导航方法

针对星敏感器测量信息含有时间相关测量噪声和振动环境下惯性传感器带来的时间相关系统噪声问题,在不增加滤波维数的基础上,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的捷联惯导/星敏感器组合导航方法。分析了时间相关噪声对状态估计的影响,构建了基于时间相关噪声模型下的状态方程和量测方程,详细推导了改进卡尔曼滤波方程,给出了组合导航方法。利用仿真对所提方法进行了验证,仿真结果表明,组合导航方法取得了400 m/1200 s的导航精度;在时间相关噪声条件下,与标准卡尔曼滤波相比,基于改进卡尔曼滤波的组合导航方法定位精度提高了50 m,是有效可行的。     

基于伪地球坐标系的惯导系统全球导航算法

由于极区特殊的地理、电磁条件,惯性导航因其自主性和信息完备性使之成为极区导航的首选。然而在考虑全球执行能力时,现有常用的任何一种力学编排方案都不能单独的实现全球导航。通常采用组合编排的方式,这样则不利于惯导算法的全球统一。基于此提出了基于伪地球坐标系的全球导航算法。该方案在全球导航时可以实现惯导算法的内在统一,并可保证物理平台的平稳切换,从而实现平台惯导与捷联惯导系统编排方案的统一。另外,该方案也更方便同其它局部惯导系统进行交互通信,仅不同的参数转换单元是必需的。同时,简单的切换逻辑也可以减小程序设计的复杂度和降低计算机负担。最后通过仿真证明了该算法的可行性。     

低成本车载MEMS惯导导航定位方法

当GPS卫星信号受到遮挡,车载GPS无定位输出时,通过低成本MEMS惯导进行定位是车辆导航的一种弥补方法。然而低成本MEMS惯导测量误差大,定位误差会快速累积。针对此问题,研究了一种应用于MEMS惯导导航定位的Kalman滤波算法。通过分析车辆的运动特性,在已有的研究基础上,提出了向心加速度差值误差这一新型观测量,并推导了误差状态系统模型的状态转移矩阵和观测矩阵。200 s时长的实车实验表明,单纯MEMS惯导定位的误差率是75.27%,而所述新方法的定位误差率是3.86%,定位精度有了大幅度提高,取得了良好的效果。     

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。     

一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法

针对惯性/卫星组合导航系统在卫星导航失效时无法使用的问题,提出了单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法,用于扩展组合导航系统在强干扰环境和室内环境的应用范围。该算法分为两个阶段:初始化阶段,当ORB-SLAM形成闭环时设计算法在线估计单目视觉ORB-SLAM算法的尺度因子;导航阶段,ORB-SLAM系统输出的位置信息经过尺度变换后作为观测量进行卡尔曼滤波,估计INS导航系统的误差状态量从而修正惯导系统的误差。设计了硬件和软件平台对提出的组合导航方法进行试验验证。跑车实验结果表明:所设计的ORB-SLAM/INS组合导航系统具有较高的定位精度,导航时间6 min定位误差为1.162 m,且不随时间漂移,具有很强的应用价值。     

一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法

针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后,设计了误差状态卡尔曼滤波器,基于惯性测量单元的测量值进行状态预测,采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3 min位置估计误差为0.15 m,俯仰和横滚角估计误差小于0.5°,航向角估计误差小于1.2°。所提方法具有计算量小、实时性好的优点,适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。     

鲁棒性地形匹配/惯性组合导航算法

基于传统平均绝对差算法引入了选取搜索区域和匹配运算的改进策略,使得算法在匹配定位时允许载体灵活机动,提高了实时性;针对桑迪亚算法易发散的问题,分析了组合滤波算法的特点,建立了地形匹配/惯性组合导航的数学模型;针对地形匹配"虚定位"影响滤波结果的问题,引入了一种基于新息向量的鲁棒检测算法,采用最小二乘对误匹配点进行拟合改正。仿真研究表明:与传统算法相比,组合滤波算法精度更高、稳定性更强,能高频率(200 Hz)输出高精度导航参数,误差保持在一个格网间距(90 m)以内;鲁棒检测算法能有效抵御粗差影响,在经纬度方向各加入0.05°粗差的情况下,仍可保持较高精度。     

一种复杂多介质环境下的视觉/惯性自适应组合导航方法

针对空间交会对接地面混合悬浮微重力模拟实验中自主水下航行器的高精度实时导航问题,提出了一种复杂多介质环境下视觉/惯性自适应组合导航方案和算法。首先,以视觉定位系统的采样时标为基准对惯导系统的测量数据进行拟合,并通过惯导逆向导航的方法实现惯导与视觉定位系统的时间同步。然后,根据视觉系统量测噪声时变的特点,设计了可对量测噪声在线估计的指数渐消记忆型Sage-Husa自适应卡尔曼滤波组合导航算法。最后,通过实验验证了该组合方案和算法的有效性。实验结果表明提出的方法可以实现复杂多介质环境下的高精度实时导航,并且相比于测量数据未同步的标准卡尔曼滤波组合导航方式,其速度误差和位置导航误差分别降低了56%和64%。     

芯片级原子钟辅助的惯性/卫星组合导航系统欺骗检测方法

商业化芯片级原子钟产品的出现,使其在惯性/卫星组合导航系统中的应用成为可能。针对卫星导航欺骗信号检测,提出利用芯片级原子钟高精度时间保持能力,从时间维度进行欺骗检测的方法。首先,介绍了芯片级原子钟的基本特点和时间保持能力,然后通过分析欺骗干扰对接收机时间的影响,针对先压制后欺骗的典型模式,基于真实信号和欺骗信号下的钟差预测误差分布,构造了芯片级原子钟辅助的欺骗检测模型。实测数据表明,芯片级原子钟的钟差预测精度高出接收机内部时钟精度一个数量级以上。通过检测概率分析,证明了芯片级原子钟在卫星欺骗检测上的优异性能。     

基于递推最小二乘估计的CNS/INS组合导航系统初始对准

针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。     

一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法

以陆用载体为研究背景,提出了一种基于降维对偶四元数的多源导航系统信息融合方法。以SINS作为公共参考系统,在分别获得推力、引力及位置对偶四元数误差方程基础上,搭建SINS/GPS/地磁的降维联邦Kalman滤波器模型。一方面,结合载体匀速、加速、转弯、爬坡四种运动状态,利用奇异值分解对系统状态量进行可观测性分析;另一方面,开展该降维对偶四元数导航框架下的惯性/GPS、惯性/地磁子滤波器分级设计,以获得最佳状态维数与导航解算效率。仿真与实验结果表明,降维后的组合导航系统计算量仅为全状态的3.34%,且参数估算结果的"解的集中性"更好。     

基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航

为实现惯导系统长时间高精度导航,以性能优良的电子海图显示信息系统为开发背景,对地磁匹配辅助惯性导航系统进行了设计和仿真实验。在原有电子海图显示信息系统的基础上开发了数据采集模块、地磁数据库模块、惯导/地磁匹配模块、惯导误差估计模块等功能软件,并对各功能模块进行了深入分析。仿真试验结果证明,基于电子海图显示信息系统的惯性/地磁组合导航达到了校正惯性导航系统,实现高精度导航的目的。     

基于非线性最小二乘估计的eLoran/INS/磁传感器组合导航方法

为实现不依赖GNSS系统的高精度导航系统,提出了一种基于非线性最小二乘估计的e Loran/INS/磁传感器组合导航方法。利用INS/磁传感器等传感器稳定性好,高频噪声低的特点,降低eLoran导航系统受传播路径影响导致的定位误差;同时所提方法可以校准其它传感器的零点偏移。首先利用INS系统估计载体当前的状态(包括姿态、位置),再通过高斯-牛顿法,求解载体状态的最小二乘解,从而使各物理量(磁场矢量、重力矢量和位置)在当前估计的载体坐标系内计算的数值与传感器的测量结果之间误差达到最小。最后,利用传感器的零点偏移在误差项中变化缓慢的特点,通过低通滤波估计零点偏移并进行校准。所提方法具有运算量小,解算精度高的特点。仿真试验结果显示所提出方法可将罗兰导航系统定位误差从100 m提高至6.1 m(2σ),证明了该系统具备独立于GNSS系统提供高精度导航定位的潜力。     

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%。