采用卡尔曼滤波器的GPS／INS姿态组合系统的研究

阐述了利用位置和速度以及GPS姿态作为观测量的GPS/INS组合导航系统原理,建立了状态变量为21维的组合系统动态方程,给出了用于卡尔曼滤波的GPS姿态误差模型,并对组合系统进行模拟分析,基于这种组合方式,使系统的位置和航向测量精度获得大幅度提高。     

单轴旋转INS/GPS组合导航中重力垂线偏差引起的姿态误差分析

重力垂线偏差是高精度惯性导航中的一个主要误差源。在INS/GPS组合导航系统中,由于GPS可以提供位置和速度修正信息,垂线偏差对组合导航系统精度的影响主要体现在姿态上。从惯性导航系统的误差方程出发,推导INS/GPS组合导航姿态估计误差和陀螺零偏估计误差的解析表达式,从理论上分析组合导航模式下垂线偏差对姿态误差的影响。通过仿真验证理论分析的正确性。分析结果表明:东向姿态误差角由北向垂线偏差决定,北向姿态误差由东向垂线偏差决定;航向误差受东向垂线偏差和北向垂线偏差的一阶导数的共同影响,垂线偏差的剧烈变化将引起较大的航向误差。     

光纤罗经和卫星测姿的组合导航算法

为了提高光纤罗经和卫星测姿的组合导航精度和系统稳定性,提出了一种光纤罗经/卫星测姿的组合导航算法。首先分别对光纤罗经、卫星测姿和组合系统的误差进行了数学建模,以姿态作为组合系统的观测量,建立了组合系统的状态方程和观测方程。然后,给出了一种改进的Kalman滤波器,这种滤波器不但能够保证滤波器稳定可靠,防止滤波发散,还提高了准确度,有助于提高组合导航精度。最后,通过静态试验和动态跑车试验得出,光纤罗经/卫星测姿组合导航系统的航向角误差在0.1°以内;通过极区航行实验得出,船舶在高纬度航行中组合导航系统航向角误差在0.5°以内。     

MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计

一般的Kalman滤波器要求有准确的动态和统计模型,而低成本的MEMS-IMU性能随着温度急剧变化,故在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中使用一般的Kalman滤波器存在很多的局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高了MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能;采用所提出的算法,MEMS-IMU/GPS组合导航系统的短时间静态位置精度小于5m(标准差),速度精度小于0.1m/s(标准差),姿态角精度小于0.5°(标准差)。     

移动测图中DGPS/INS组合定位测姿

介绍了移动测图技术及其系统组成,基于具体的车载移动测图系统,重点探讨了GPS和INS组成的组合定位测姿模块,给出了GPS/INS组合软件流程及解算过程。通过推导系统误差状态方程和量测方程,建立了GPS/INS位置、速度组合滤波模型,并结合野外车载实验数据,对来自GPS和INS的位置和姿态数据进行了组合数据处理,通过精度分析,论证了INS短时高精度的特点及其对GPS信息有益和必要的补充。针对陆地车载测图应用中GPS信号频繁中断,指出仍需增加传感器以辅助GPS/INS完成高精度的位置和姿态测定。     

航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法

为了在卫星颗数少于四颗时实现高精度低成本导航,提出了一种基于航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法。采用MIMU与GPS构成MIMU/GPS组合导航系统;针对GPS卫星颗数少于四颗而无法定位的问题,利用MIMU导航解算获得的位置信息与GPS星历数据信息构造等效伪距,将其与GPS输出的伪距对应相减作为组合导航量测之一;针对组合后航向精度较低甚至发散的问题,利用GPS输出的水平速度计算获得伪航向角,将MIMU导航解算获得的航向角与该伪航向角相减作为量测之二;采用卡尔曼滤波设计组合导航滤波算法。跑车实验结果表明,在多次出现卫星颗数少于四颗时,该组合导航方法的位置精度达到±10.3 m(3σ),水平姿态精度达到±20.1′(3σ),航向精度达到±19.5′(3σ)。因此,该方法有效解决了卫星颗数少于四颗时的高精度导航问题,而且显著提高了航向精度,特别是在失准角较大的情况下也能够实现滤波快速收敛。     

基于单轴旋转INS/GPS组合姿态误差观测的垂线偏差测量方法

单轴旋转INS/GPS组合导航系统的姿态误差直接受垂线偏差的影响,因此利用对单轴旋转INS/GPS组合的姿态误差观测也可实现垂线偏差的估计。首先,利用INS中的三个激光陀螺构建了激光陀螺组合体(LGU)并进行自主姿态测量,以LGU作为姿态基准以获取INS/GPS组合的姿态误差。然后,建立垂线偏差测量的观测方程和状态方程。最终采用Kalman滤波/平滑算法同时实现垂线偏差和其他系统误差的最优估计。通过对状态变量精确、合理地建模,并利用全球重力模型补偿垂线偏差信号的低频分量,从而实现垂线偏差与系统误差的解耦。通过仿真验证了该方法的可行性,仿真所用的航迹由实测数据生成。仿真结果表明该方法能够有效地测量垂线偏差的高频扰动量。由于该方法的测量精度依赖于所采用的陀螺性能,采用角随机游走较小的陀螺可以获得较好的垂线偏差测量结果。船载实验结果表明,该方法测量得到的垂线偏差数据重复性精度优于0.5″。     

AUV组合导航系统信息匹配的可观测度

针对自主水下潜器（AUV）导航的特点和需求,设计了一种捷联惯导／多普勒／磁罗经／地形匹配组合导航系统（SINS／DVL／MCP／TAN）,同时对AUV组合导航的两种信息匹配方式进行了基于动态系统奇异值分解的可观测度研究以评估该组合导航的Kalman滤波的估计能力。可观测度研究结果说明该组合导航能显著提高AUV的航向角误差和位置误差的可观测度,从而可以提高AUV的航向和位置精度。Kalman滤波的仿真结果验证了该结论的正确性,表明了该细合导航系统的Kalman滤波的估计能力强,能够得到较高精度的位置、速度和姿态信息,可以满足AUV长时间远距离导航的需要。     

基于联邦滤波的INS/GPS/CNS位置、姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度,以联邦滤波为基础,研究了以姿态和位置信息作为观测量的多信息融合导航技术,提出了位置、姿态组合模型,并详细推导了基于联邦滤波的位置、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,基于联邦滤波的位置、姿态组合滤波算法能够给出正确的INS误差的估计值,且估计精度较高,平台水平误差角的估计误差控制在10″以内,平台方位误差角的估计误差控制在20″以内,有效地提高组合导航系统的姿态精度.     

速率方位惯性平台/GPS/计程仪组合导航系统仿真研究

根据科学发展和高精度导航的要求，提出了一个由GPS接收机、速率方位惯性平台和重力敏感器构成的精确重力测量组合导航系统，给出了该组合系统在速率方位地平坐标系下的误差方程和Kalman滤波方法以及计算机仿真结果。数字仿真表明：由中等精度的陀螺仪和加速度计以及GPS组成的组合导航系统平台水平误差角小，定位精度高，能够满足重力测量和导航要求。     

单基线GPS动态航向测量与误差分析

针对GPS天线安装偏差在动态、实时情况下导致测量设备空间参考基准不一致,进而产生GPS航向测量误差的问题,采用空间投影的方法,分析了船体纵横摇、GPS天线高程差、方位偏差、GPS测量基线长和基座高程差等因素对GPS航向的影响,推导了GPS动态航向测量模型的误差补偿方程。仿真结果表明,方位偏差和船体横摇角分别是舰船静态和动态情况下GPS航向测量误差的主要影响因素。以某型高精度INS导航参数为基准,对GPS实测数据进行评估,试验结果表明,误差补偿后的GPS航向与INS航向的差值在均值统计上相差0.001°,证实了补偿模型提高GPS航向测量精度的有效性。     

火箭弹大动态单轴平台惯导系统姿态算法

火箭弹在飞行中常采用滚转稳定的控制方式,其滚转角速度的动态范围很大,因此实时、准确地测量滚转角速度和滚转姿态角成为制导火箭弹控制的关键问题。大动态单轴平台惯导系统将IMU安装在沿滚转方向的稳定平台上,通过伺服电机驱动单轴平台相对于弹体反旋,隔离滚转方向的大动态角速度,为IMU提供平稳的测试环境。介绍了大动态单轴平台惯导系统的组成和功能,搭建了样机,推导了惯导姿态解算的数学模型。经过120 s半实物仿真试验,系统俯仰姿态角误差<4°,偏航姿态角误差<3°,滚转姿态角误差<25°,结果验证了整体方案的可行性和姿态解算模型的正确性。为进一步提高姿态解算精度,搭建单轴平台组合导航系统,实现全部导航信息的高精度测量打下了基础。     

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。     

降阶扩展卡尔曼滤波算法在船用INS/GPS组合导航系统中的应用

TNNS(真航向导航系统)由MS860接收机、INS及处理数据的PC/104架构的嵌入式工控机构成。针对TNNS推导了INS(惯性导航系统)的误差模型,提出了适合于TNNS的降阶扩展卡尔曼滤波算法组合GPS和INS。系统在东海作了三次海试,软件及滤波算法平台由C/C 编制。海上试验表明,组合滤波后,INS的位置误差由100m降低到40m以下;进行最优化滤波后的航向误差σ由原来的0.105°减小为0.034°,纵横摇的误差也大幅减小。整个海试结果表明,在TNNS中组合GPS/INS采用的降阶扩展卡尔曼滤波算法,大幅提高了系统精度和可靠性。     

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Bagging模型的惯导系统误差抑制方法

由惯性导航系统(SINS)和卫星导航系统(GPS)构成的组合导航系统一直是陆用车辆的主要导航设备。当GPS失锁时,SINS的定位误差将随着时间不受控制的迅速增长。为了提高惯导系统的定位精度,相比较于单一的神经网络,集成学习算法中的Bagging模型能够深度学习惯导误差之间的内在关系,进一步提高导航性能。在智能算法和组合导航系统的框架下提出了惯导系统的误差抑制方案,即在GPS存在时训练组合导航系统数据,当GPS失锁时预测惯导系统位置增量。试验结果表明,该方案能够在GPS丢失时抑制惯导系统定位误差发散,相比较于BP算法,Bagging模型的定位精度在5 min时提高了约49%,15 min时提高了约41%。     

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.     

一种自适应联合卡尔曼滤波器及其在车载GPS/DR组合导航系统中的应用研究

—本文设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器，并给出了滤波算法。提出了一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法，并应用于ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的最优综合校正中。理论分析及计算机仿真结果均表明，应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的定位精度及容错能力。     

GPS/SINS组合导航系统在运载火箭中的应用

针对运载火箭特点,着重研究在发射惯性坐标系下,位置、速度组合模式的GPS/SINS组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和观测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中,GPS/SINS组合导航算法能较准确地给出运载火箭的位置、速度和姿态信息,提高运载火箭制导精度。