一种新的INS/GPS组合导航技术

基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS／GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法。详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器。仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度。     

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.     

INS/GNSS/Vision组合近距空中加油相对导航算法

针对空中加油近距对接阶段GNSS信号易受遮挡丢失的问题,考虑引入Vision导航系统,提出一种INS/GNSS/Vision组合的高精度容错相对导航系统,为空中加油近距对接任务提供高精度的双机相对导航信息.该系统采用联邦滤波器结构融合导航传感器信息,利用滑动窗口构建时变量测噪声的容错滤波结构,并基于子滤波器协方差的奇异...     

基于INS/GPS组合导航的自适应模糊卡尔曼滤波

针对组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的跑车试验,结果表明该方法在高噪声环境中具有良好的信息融合能力,能有效跟踪研究对象的状态变化。进一步表明该方法是有效、实用的。     

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。     

干扰环境下GPS/INS组合模式研究

分析了紧耦合GPS／INS组合结构中GPS接收机的抗干扰性能，以及紧耦合组合的模式、特点和组合中考虑的问题；并指出在干扰环境下，惯导／卫导组合应采用紧耦合组合模式。     

基于协方差变换的INS/DVL全球组合导航算法

横坐标系下设计的惯性/多普勒测速仪(INS/DVL)组合导航滤波器可以满足无人潜航器(AUV)极区导航的需要,但在AUV进入、离开极区时导航坐标系的切换会引起滤波器结构变化,使系统的误差状态参数估计值产生震荡,影响导航精度。针对此问题,提出了基于协方差变换的INS/DVL全球组合导航算法,设计了横地理坐标系下的INS/DVL组合导航滤波器,并推导建立了地理坐标系与横地理坐标系下滤波器系统误差状态及其协方差矩阵的转换关系。AUV进入、离开极区过程中,导航坐标系切换时同时完成导航参数、滤波器参数的转换。通过船载实验与半实物仿真实验对所提算法的有效性进行了验证,结果表明：在导航坐标系切换过程中,协方差变换算法能够有效改善滤波器估计值不稳定问题,相比于无协方差变换,导航参数震荡误差减小50%以上,提高了组合导航系统稳定性。     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。     

惯性/地磁组合导航算法

针对惯性/地磁组合导航滤波算法进行了深入研究.分析了惯性/地磁组合导航系统的基本原理,基于巡航导弹巡航段飞行过程建立了组合导航系统的滤波模型.在观测信息分别为实测地磁场三分量信息和单一幅值信息条件下,采用广义卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在观测信息为三分量地磁信息条件下,Unscented卡尔曼滤波总体滤波效果略优于广义卡尔曼滤波,两种算法在最后30 s内的平均定位精度都可达到50 m;在观测信息仅为地磁场幅值的情况下,广义卡尔曼滤波算法的滤波收敛速度和精度均大幅下降,而Unscented卡尔曼滤波仍然取得不错的收敛效果,滤波性能明显优于广义卡尔曼滤波.     

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％.     

INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识

提出了一种INS/Doppler/GPS组合导航系统中航向误差的辨识方法.经过坐标转换得到的Doppler速度中包含了惯导系统航向误差的影响,可以考虑以GPS速度为基准信息,从Doppler速度中解算航向误差.但由于速度噪声的影响,这样得到的航向误差带有大量噪声.该方法用一个以时间为变元的多项式来逼近航向误差,以解算出的航向误差作为观测量,采用递推最小二乘法辨识出该多项式的各次项系数,进而计算出航向误差,达到滤除观测噪声的效果.仿真试验表明,在GPS速度噪声标准差为0.1 m/s、Doppler速度噪声标准差为0.5 m/s的情况下,航向误差的辨识精度优于0.22(2σ),收敛时间不超过120s.     

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。     

航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统容错滤波方法

具有良好的容错性是航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统的基本要求.基于联邦卡尔曼滤波设计思想,在改进的无复式(No-Reset)卡尔曼滤波体系结构的基础上,设计了残差检验法实现组合导航系统的故障检测和隔离.该方法可以有效地对突变型故障进行检测与重构.仿真结果表明,对于GPS分系统的突变故障和慢变故障的检测与重构时间为6.12 s,而对DVL速度突变故障检测与重构时间为1.08 s,确保了联邦滤波的稳定性和高精度.     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。