INS／QPS紧耦合系统自适应跟踪环路带宽设计

在INS／GPS紧耦合系统中,通过把惯导系统的位置、速度等估计值反馈到GPS的跟踪环,使环路带宽可以变窄,以明显改善GPS的抗干扰能力。在这种组合系统中,跟踪误差是由环路带宽内中的干扰噪声、振荡器相位噪声引起,此外还有惯性传感器的误差引起的跟踪误差。文中提出了按照GPS信号的载噪比自适应地调节GPS的环路带宽的方案,这将使GPS接收机在任何条件下包括存在干扰时保持最佳状态。分析和仿真计算说明,与采用固定带宽时相比,自适应带宽的紧耦合系统具有更高的抗干扰能力和对卫星信号的跟踪精度。     

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。     

北斗/INS深耦合接收机基带滤波器设计

随着北斗导航系统的组网,北斗/INS深耦合接收机的研制具有重要价值。传统的接收机基带滤波环路通常为相互独立的载波环路滤波器与码环路滤波器,码环路无法充分利用载波环路的信息,因此码环的动态性能受到限制。设计了载波/码组合滤波器,将载波环与码环的测量信息在一个滤波器内进行耦合,实时估计码相位、载波相位、多普勒频移与其变化率。通过北斗B3频点实际静态数据和GNSS模拟器采集的卫星-用户视线方向40g高动态数据进行离线跟踪测试,载波/码组合滤波环路可跟踪40g高动态信号,且静态数据的跟踪精度相比传统滤波环路提高27%。上述算法成功应用于基于Xilinx平台的卫星信号处理设备在线跟踪。提出的组合滤波器结构简单,测试有效,为北斗/INS深耦合接收机的工程实现提供参考。     

INS/CNS/GPS智能容错导航系统研究

本文提出并设计了一种新的基于自适应模糊系统和联合卡尔曼滤波的INS/CNS/GPS融合导航系统智能容错结构方案,并进行了计算机仿真.结果表明,该系统具有较强的容错性能和较高的导航精度,是航空、航天、航海领域中一种具有高精度全参数的理想导航系统.     

车载紧耦合MIMUs/GPS的神经网络辅助强跟踪滤波方法

微惯性测量单元由三轴正交的微机械陀螺、加速度计和微型地磁传感器组成.将上述装置与GPS接收机组合,可构成最佳导航定位模型,其中紧耦合MIMUs/GPS对全导航参数(位置、速度及姿态)的测量精度可大幅提高.由于微惯性传感器具有大漂移特性,为获得具有自适应的线性参数模型,提出了融合滤波的信息处理方法,利用强跟踪滤波实现状态预测,二阶EKF实现测量更新,并借用神经网络技术完成对状态预测的修正.由于系统组件具有非线性,该神经网络辅助的强跟踪滤波方法旨在逼近MIMUs/GPS的真实特性,并为车载用户提供更为精准的导航参数信息.动态环境下的仿真试验表明,尽管MEMS惯性传感器的精度有限,所提出的方法能够有效用于实际的导航参数解算.     

车载紧耦合MIMUs/GPS的神经网络辅助强跟踪滤波方法（英文）

微惯性测量单元由三轴正交的微机械陀螺、加速度计和微型地磁传感器组成。将上述装置与GPS接收机组合,可构成最佳导航定位模型,其中紧耦合MIMUs/GPS对全导航参数(位置、速度及姿态)的测量精度可大幅提高。由于微惯性传感器具有大漂移特性,为获得具有自适应的线性参数模型,提出了融合滤波的信息处理方法,利用强跟踪滤波实现状态预测,二阶EKF实现测量更新,并借用神经网络技术完成对状态预测的修正。由于系统组件具有非线性,该神经网络辅助的强跟踪滤波方法旨在逼近MIMUs/GPS的真实特性,并为车载用户提供更为精准的导航参数信息。动态环境下的仿真试验表明,尽管MEMS惯性传感器的精度有限,所提出的方法能够有效用于实际的导航参数解算。     

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%。     

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。     

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。     

多星座GNSS/INS紧耦合方法

针对可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位条件下,传统GNSS/INS松耦合方式退化为"纯惯性"模式,无法抑制惯导误差发散的问题,提出了一种基于多星座GNSS接收机原始伪距观测量的GNSS/INS紧耦合方法。利用惯导与多星座GNSS接收机搭建硬件平台,开展了车载试验。试验结果表明,当可用卫星数目满足定位条件时,多星座GNSS/INS紧耦合方法与松耦合方法的导航精度相当;当可用卫星数目不足、多星座GNSS接收机不能定位时,多星座GNSS/INS紧耦合方法仍可利用剩余卫星提供的观测信息继续运行,当卫星数减少为5颗时,纬度和经度精度均优于30 m;当卫星数进一步减少为4颗时,纬度精度优于90 m,经度精度优于50 m。     

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。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法

在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法.该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计.仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象.     

单频GPS/BDS/MEMS IMU紧组合模糊度固定抗差模型

针对高精度GNSS/INS组合定位中,伪距多路径误差严重影响模糊度固定效率及系统定位精度的问题,引入抗差估计函数,建立INS辅助GPS/BDS模糊度快速固定抗差模型。首先建立了单频GPS/BDS/INS紧组合动力学模型以及观测模型,继而研究了紧组合系统INS辅助下GNSS模糊度快速分解模型,分析了伪距观测值粗差对于模糊度参数估值的影响。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法。最后利用实测导航定位数据验证了算法的有效性。结果表明:对比不考虑观测值粗差影响的模糊度固定算法,模糊度固定抗差算法显著提高了模糊度固定的可靠性,抗差算法的模糊度固定效率不受粗差值大小的影响;对于模拟的伪距多粗差情形,抗差算法对GPS/INS、BDS/INS和GPS/BDS/INS三种组合方案的模糊度固定Ratio均值分别提高了100.8%、47.7%以及19.5%;在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率。     

前后向平滑算法在精密单点定位/INS紧组合数据后处理中的应用

精密单点定位技术只需单台双频GNSS接收机就能实现分米到厘米级定位精度,将其与INS进行组合可以广泛应用于测量领域。但当GNSS信号被完全遮挡时,只能依赖纯惯性导航工作模式,而当重新捕获GNSS信号时,又需要一定时间才能使精密单点定位重新收敛到理想精度。针对以上问题,提出了一种适用于精密单点定位/INS紧组合的前后向平滑算法来同时提高GNSS信号完全遮挡段和重新收敛段的导航精度,详细推导了该算法的数学模型。对实测的跑车实验数据后处理表明:前后向平滑算法能有效提高精密单点定位/INS紧组合导航精度;对60 s完全遮挡段的位置误差统计表明,前向和后向滤波的三维位置误差RMS分别为44.46 cm和10.81 cm,平滑后改善到了10.47 cm。     

硬件可实现的GNSS/INS矢量深组合跟踪环路（英文）

GNSS矢量跟踪环路(VTL)跟踪灵敏度和定位精度优于标量跟踪环路(STL),但实现复杂度高,三个主要难点是:多通道联合跟踪要求各通道同时获取观测量并在同一时刻更新环路参数;高频率计算卫星位置加重处理器运算负担;无法跟踪载波相位导致无法解调导航电文。以上三个难点阻碍VTL在硬件平台上实现,因此商业接收机通常使用容易硬件实现的STL,但性能次优。为了在嵌入式硬件平台上实现VTL,引入三种方法:异步观测量线性插值、卫星位置计算算法优化、特殊的导航电文解调方法,之后通过仿真验证优化算法的功能及性能。使用航迹发生器生成飞机协调转弯航迹,再使用GNSS卫星信号模拟器产生中频采样信号,基于Matlab平台处理数据并进行了对比分析。仿真结果表明该VTL计算卫星位置效率提升55倍,成功解调导航电文,VTL位置精度优于3 m,速度精度优于0.3 m/s,基于该VTL的矢量深组合(VDI)算法位置精度优于2 m,速度精度优于0.1 m/s。     

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.     

GFINS与GPS扩展松组合导航方法

无陀螺惯性导航系统是一种主要以加速度计为惯性元件构造的惯性导航系统.本文设计研制了一种基于9加速度计的无陀螺惯性导航系统原理样机,提出了无陀螺惯性导航系统与GPS扩展松组合导航的模型,设计了组合导航的卡尔曼滤波算法,进行了组合导航实验.无陀螺惯性导航系统独立工作模式下3 min的纬度误差最大为0.1″,经度误差最大为0.6″;在GPS不能定位时,3 min的松组合导航纬度误差最大为0.08″,经度误差最大为0.02″.与GPS扩展组合导航模式下,3 min的纬度误差最大为0.01″,经度误差最大为0.01″.实验结果表明,与GPS进行扩展松组合导航能够有效提高无陀螺惯性导航系统的长期定位精度,增强GPS导航设备的抗干扰性能.     

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。     

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。