基于最优滤波的卫星和惯性组合导航方法

针对目前三种主流导航方法各自的不足,提出了一种基于最优滤波法的卫星、惯性组合导航方法,采集这两种导航系统实时测量得到的伪距、伪距率的差值,通过设计合适的最优滤波器,以校正系统误差,获得高精度位置、速度、姿态的用户定位结果,从而弥补了惯性导航误差随时间离散和卫星导航易受外界电磁环境干扰、无法直接提供用户姿态信息的问题。     

一种新的惯性/GPS组合导航系统随机干扰处理方法

研究动力学系统波动算法的简化和改进方法,用该方法对陀螺漂移,加速度计误差等随机干扰进行统计描述,巧妙地运用卡尔曼滤波除组合导航系统的波动型干扰,简化原算法,使计算量比原算法减少,通过对惯性／GPS组合导航系统中的波动法和卡尔曼滤波的比较及计算机仿真研究表明,新的改进波动算法与原算法几乎一样有效,波动型随机干扰的估算精度高于标准卡尔曼滤波。     

基于卫星导航/惯性单元松耦合的低速智能电动汽车航向角估计

低速智能电动汽车近年来发展迅速,组合定位技术是其关键技术,航向角估计是组合定位技术中重要组成部分。基于低速智能电动汽车,提出了GNSS(global navigation satellite system)/IMU(inertial measurement unit)组合的航向角估计方法。介绍了GNSS/IMU松耦合条件下的航向角估计方法,提出基于IMU的航向角积分方法,推导了松耦合条件下误差动态与测量模型。针对GNSS信号质量时变问题,使用残差自适应卡尔曼滤波算法对航向角误差进行估计。针对GNSS信号质量设计了航向角误差反馈修正策略。通过在不同GNSS信号条件下进行的多组实车试验,验证了所提出的航向角估计算法的有效性。     

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

MIMU/GPS组合导航系统在制导弹药中的应用

为了减小制导弹药中导航系统的体积、重量和功耗,研制了一种主从式紧耦合双处理器结构的导航计算机,它以数字信号处理器(DSP)实现导航算法,以单片微控制器和CPLD作I/O接口处理机,可大大提高系统的执行速度。采用基于信息融合技术的组合方案充分地利用了各种导航传感器的信息,有效地提高了导航系统的精度。     

车载GPS/DR组合导航系统卡尔曼滤波方法的改进

将全球定位系统(GPS)和航位推算法(DR)两种定位方式结合,实现车辆GPS/DR组合定位系统的自适应信息融合.联合卡尔曼滤波器存在数学模型不确定性和误差模型的随机性的缺点,提出改进方法是采用联邦滤波器,并引入利用模糊推理建立的模糊自适应联邦滤波器,提高了系统的精度和功能.     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

基于性能评估的INS/RADIO组合导航系统研究

现代民机的惯性导航系统输出的导航参数多,自主性强,但误差随时间积累,而陆基无线电导航系统定位精度不受使用时间的影响,但易受周围环境、电磁干扰等外界噪声和接收机噪声的影响。综合两种导航系统的优点,本文提出了基于导航性能评估的INS/RADIO组合导航方案。根据当前组合模式的传感器输出计算出实际导航性能(ANP),然后同导航数据库中预先设定的导航性能需求(RNP)进行比较,筛选出符合RNP的台站,并从中选择出精度最高的组合模式,最终完成位置输出。仿真结果表明,INS/RADIO组合导航能有效抑制无线电的位置噪声,由于导航性能评估的参与导航系统的位置精度得到进一步提高。     

卫星导航设备组合时延测试方法研究

设备时延准确性是关系卫星导航系统服务精度的关键要素之一,卫星导航系统对于设备时延的实际应用都使用组合时延,接收机定位、定时都需要卫星发射与接收机接收的组合时延,星地时间比对需要卫星发射与地面接收、地面发射与卫星接收的组合时延,站间时间比对需要A站发射与B站接收、B站发射与A站接收的组合时延,卫星轨道确定需要卫星发射与监测接收机的组合时延等.本文论证分析了设备组合时延对于卫星导航系统的重要性,介绍了设备时延的定义,根据测试准确性需要和可实现性因素,提出了使用专用时延传递测试设备分别与两个设备测试以获得组合时延的传递测试方法,并提出了待时延传递设备直接环路测试、卫星共视下不同地面站设备时延差的准确性检核方法,进行了卫星、地面站设备组合时延的传递测试及检核试验,结果表明设备组合时延传递测试闭合性较好、卫星共视下设备时延差与传递测试基本符合,验证了该卫星导航设备组合时延测试方法的可行性.     

卫星导航系统时间频率性能测度方法研究

对导航系统中的时间频率性能进行评估较为复杂.目前已知的时间频率测试主要是针对单机和分离部件,就时间频率体系整体来研究测试评估方法还较少.通过对导航系统中的时间频率体系的分析,提出从时间频率链性能带限和时间频率的可微度两个方面进行整体性能的分析和测评.时间频率性能带限主要用于分析评估时间频率技术指标分解的合理性、各关联内容技术指标的协调性和一致性.时间频率可微度主要用于分析评估时间频率信号和数据的平稳性.通过可微度分析计算,来评估数据更新、参数建模、模型预报,以及冗余切换、信号控制和保持驾驭的策略和技术的有效性.本文提出并使用这两个概念,研究了对卫星导航系统中的时间频率的一种测试评估方法.     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

基于北斗卫星的车辆组合导航系统开发

针对北斗卫星定位系统的特点,使用电子罗盘、陀螺传感器和车速传感器等多种传感器,基于嵌入式系统平台开发了一种车辆组合定位系统.以Kalman滤波算法为基础,设计了航向融合和航位融合算法,实现了车辆位置和行车方向的测量.为更精确地实现车辆在地图上的定位,设计了一种基于匹配度的综合地图匹配方法,可实现北斗系统的稳定可靠定位.实车定位试验表明: 该组合导航系统可以较好地实现稳定的工作,提高了北斗定位系统的实用性.     

陆地车辆GNSS/MEMS惯性组合导航机体系约束算法研究

针对陆地车辆导航应用,基于速度特性建立了机体系约束用以提高卫星导航系统(GNSS)/微硅机械(MEMS)惯性组合导航系统的性能. 该约束将与车体运动方向相垂直的平面上的线速度近似为0,从而增加了组合系统的扩展卡尔曼滤波时间上连续的两维虚拟观测量,卫星信号失效时可保持滤波器的量测更新,当无外部观测量且车辆处于动态情况下,滤波可持续估计与反馈. 车载实验表明,组合系统在卫星信号失效30 s时,采用该算法可以将系统的定位精度提高约75%,姿态精度及速度精度也有相应的提高.      

SINS/OD/MM组合导航系统可观测性分析

通过对SINS/OD组合系统和SINS/MM组合系统的可观测性进行初步的定性分析。利用可观测分析的基本方法对SINS/MM/OD组合导航系统在不同机动条件下的可观测性进行了详细的分析。仿真结果表明:SINS/OD/MM组合导航系统的姿态、位置、速度均可观测;系统各状态可观测程度与载车行驶轨迹有很大关系。当载车做大的机动转弯时,能有效地提高系统方位误差角的可观测性。     

基于频谱分析的GPS/INS组合导航系统性能探讨

分析了GPS跟踪环路的动态特性,从频域角度建立了GPS载波相位锁相环的数学建模,讨论了INS的速度估计误差,通过数学仿真验证INS的速度信息辅助GPS载波相位锁相环路的有效性。     

自适应滤波在GPS/IMU/MV组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应数据融合方法,该方法根据位置误差、角度误差和统计信息,采用模糊逻辑控制器对卡尔曼滤波器的增益矩阵K,测量误差协方差R,观测误差协方差Q进行实时修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。仿真结果证明该方法比传统卡尔曼滤波具有更高的精度。     

基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法

针对捷联式惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统模型的误差以及粒子滤波(PF)存在的粒子退化问题,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,提出一种基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法.由误差四元数代替姿态角,以SINS和GPS的位置差和速度差作为观测量,建立新的组合导航系统误差方程.所提出的PF-UKF组合滤波算法将采样粒子分为随机粒子和确定粒子,其中随机粒子为概率密度函数所采集,确定粒子为UKF中采集Sigma点后所求取的系统状态值.由此降低了PF处理粒子时的复杂程度以及粒子退化的程度.仿真结果表明：相比于UKF算法,该方法有效提高了组合导航系统的精度,具有较好的鲁棒性.     

基于MEMS的组合导航系统在制导炸弹中的应用

武器系统低成本化的研究和发展对降低装备费用支出有着重要意义.航空制导炸弹核心部件是惯性测量组件,其费用在制导炸弹中占有很高的比例,采用不同的惯性组件对制导炸弹的成本影响很大.建立了组合导航系统的误差模型,采用紧耦合组合方式,对GPS正常工作以及GPS受干扰情况下的弹道进行了仿真比较,结果表明采用MEMS的惯性测量组件既可以满足制导精度要求又可以降低成本.     

多传感器信息融合技术在INS/GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题,提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。文中首先介绍了信息融合的基本原理、关键技术以及常用方法,然后以INS／GPS组合为例,对组合导航系统的工作原理和模型建立进行了分析．最后对基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法进行了论述与分析．该方法可提高导航系统的计算精度和速度．有较好的容错性和环境适应性,可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径。具有实际使用价值。     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。