基于车辆运动模型辅助的智能手机平台车载组合导航算法

随着智能手机硬件性能的提升以及MEMS传感器技术的发展和应用普及,现有中高端智能手机平台中大多安装有消费级的微惯性测量单元和GPS接收机模块,将这两者相互结合,利用一定的信息融合方法,即可实现连续的车载导航定位。在智能手机平台中所采用的消费级MEMS惯性传感器模块其精度很低,通常难以满足车载DR导航算法的性能需求;同时在车辆行驶过程中,不可避免会经过高架、隧道等路径,也会导致GPS信号受到遮挡和屏蔽从而无法定位。针对以上问题,设计了适用于智能手机平台的基于车辆运动模型辅助的车载DR/GPS组合导航方案,推导建立了基于车辆侧向速度约束的组合导航算法模型,并以智能手机作为验证平台,测试验证了所设计的算法在无GPS环境下,采用智能手机平台中的消费级MEMS惯性测量组件,仍然可以在短时间内维持较高的导航定位性能。     

地磁辅助惯性导航系统的数据融合算法

对地磁辅助导航技术的基本原理进行分析，详细介绍了采样卡尔曼滤波算法并将其用于惯性／地磁导航系统的数据融合，即通过设计少量的sigma点，并计算这些sigma点通过非线性函数的变换，从而获得滤波值基于非线性状态方程的更新。仿真表明，特别是当系统非线性较大时，采样卡尔曼器性能明显优于扩展卡尔曼滤波器。因此，从某种程度上说，采样卡尔曼滤波可以替代扩展卡尔曼滤波在地磁辅助导航系统中使用。     

自适应惯性组合导航系统研究

本文研究惯性／位置组合导航技术，给出在线估计未知噪声统计参量的自适应卡尔曼滤波算法（ＡＫＦ）。首先建立组合导航系统直线飞行段和机动飞行段数学模型，并给出相应滤波算法，仿真结果证明了组合导航估计算法的可行性。所得结论对惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航的研制有实用意义     

舰船惯性导航系统的双重信息导航工作方式

—舰船惯性导航系统通过不同的机械编排实现不同的导航工作方式，它们各有不同的误差方程和特点，以适应不同的条件。传统的设计方法在具体条件下只实现一种工作方式，保持一种方式的导航信息。本文论述了舰船惯性导航系统中首次应用的双重信息导航工作方式，以这种方式工作的惯性导航系统可在一套物理系统中同时生成，并保持水平阻尼与罗经回路两种工作方式的导航信息。文中分析了该工作方式的原理和特点，并对试验结果和应用情况做了有限说明。     

多传感器融合技术在低成本车辆组合导航定位系统中的应用

采用多传感器信息融合技术，运用位置/航向的输出校正和元件参数误差的补偿校正的方法，利用一阶马尔可夫模型建立了传感器参数的误差模型，提出了基于集中卡尔曼滤波的GPS/INU车辆组合导航算法。仿真结果表明上述方法是行之有效的。     

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。     

GPS／SINS组合导航系统的动基座快速初始对准方法

—本文首先建立了ＳＩＮＳ的误差模型，并对系统模型进行了可观测性分析，然后基于ＳＩＮＳ误差模型的特点，通过对所采用卡尔曼滤波器仿真结果的分析，提出了一种快速估计方位失准角Ｄ的方法，从而大大缩短了初始对准时间，提高了对准速度。最后计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波在组合导航中的应用

针对自主驾驶车辆长时间导航精度要求难以满足的问题,建立了GPS与微惯性导航系统的组合导航滤波模型,在位置观测的同时引入姿态信息,提高了导航精度。在此基础上提出了基于权值矩阵的模糊自适应卡尔曼滤波算法,该算法通过模糊控制器自适应地改变每个观测量的权值,得到权值矩阵引入卡尔曼滤波器实现自适应滤波。仿真和实验结果表明,所提出的权值矩阵模糊卡尔曼滤波性能优于衰减因子自适应卡尔曼滤波,特别是在GPS信号失真及噪声先验统计特性不可知的情况下,其定位精度能够保证在1m之内。     

自抗扰控制在惯性导航系统初始对准中的应用

针对惯性导航系统初始对准问题,提出并设计了把自抗优控制技术用于惯导系统初始对准的方案,并进行了计算机仿真。结果表明,该系统具有鲁棒性好,对准时间短、精度高等特点,是一种理想的应用于实际惯导系统中的初始对准方案。     

激光陀螺惯性导航系统静态校准方法的研究

介绍了激光陀螺惯性导航系统（ＬＩＮＳ）的误差模型，研究了一种多位置的静态校准方法，通过旋转一个位置分离一个主要变量的方法，逐次分离出加速度计和陀螺的零偏、标度因数误差及不正交角共２０项误差系数并加以补偿。实验研究表明，本方法的校准精度较高，而且时间较短。     

强跟踪CKF及其在惯导系统初始对准中的应用

容积卡尔曼滤波(CKF)是常用的惯性导航系统(INS)初始对准算法。针对在模型失配和观测噪声干扰情况下常规容积卡尔曼滤波出现精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应渐消滤波算法,引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整。设计了基于滤波残差序列统计特性的滤波状态x~2检验条件,检测滤波器故障并确定是否引入渐消因子,使渐消因子的引入时机更加合理,有效增强了算法的自适应性。仿真试验表明,新算法可以有效提高初始对准精度及鲁棒性。     

旋转式捷联惯导系统精对准方法

针对静基座捷联惯导系统初始对准时可观测性差的缺点,提出了捷联式惯导系统四位置转停的单轴旋转方案,以及在此方案下的精对准方法。将陀螺常值漂移和加速度计零位误差调制成周期变量,通过改变惯导系统误差模型中的捷联矩阵改善系统的可观测性。为了使捷联惯导系统的误差方程适合卡尔曼滤波模型,将加速度计误差和陀螺漂移扩充为状态变量,采用卡尔曼滤波方法实现旋转式捷联惯导系统的精对准。仿真结果表明,IMU旋转状态下的对准方法大大提高了系统失准角的可观测性,从而提高了对准精度。     

MEMS仪表惯性组合导航系统发展现状与趋势

基于MEMS仪表的惯性组合导航系统是飞行器实现轻小型化的关键配套设备之一。针对国外MEMS惯性组合导航系统产品的实现方案与性能指标进行了综述;介绍我国在该领域的研究现状,简要分析当前存在的问题与技术瓶颈,指出我国应结合现有硅微惯性器件加工水平与理论研究成果展开有针对性的研究工作。最后,对该领域的技术发展方向进行了分析。     

巡航飞行器惯性/地磁组合导航方法的误差(英文)

地磁辅助导航是组合导航技术的新方向,而导航误差的研究是分析惯性/地磁组合导航性能的重要内容之一。以等高或近似等高飞行的巡航飞行器为应用对象,建立了惯性/地磁组合导航系统的卡尔曼滤波器;通过仿真结果并结合理论分析重点讨论了校正方式、惯性器件测量精度、地磁场特征与磁测误差、基准图的网格间距、滤波周期、初始位置与初始速度误差等各种因素对位置和速度等导航误差的影响。     

弹用平台惯导系统空中动基座对准技术

通过建立动基座对准速度匹配的系统模型，对影响传递对准的一些重要因素如杆臂效应、挠曲振动等进行了分析，按照既定的载机机动方案采集飞行数据进行离线仿真。仿真结果表明，自适应卡尔曼滤波可达到对准时间15min，水平对准误差小于1′，方位对准误差小于6′，水平轴陀螺测漂小于0．02（^o）/h的指标要求，证明S形机动速度匹配自适应卡尔曼滤波方案设计正确。利用机载试验数据进行的离线仿真验证，在将自适应卡尔曼滤波理论应用于工程实际方面以及对空中动基座对准方案的试验验证方面具有创新性。     

车载稳瞄/惯导一体化技术

结合稳瞄系统和自主寻北定位定向系统的特点,研究了车载稳瞄/惯导一体化技术,阐述了车载稳瞄/惯导一体化系统的工作原理,进行了稳瞄/惯导一体化系统的总体设计。在随机调转的稳瞄平台上布置陀螺仪和加速度计组成惯性测量组件(IMU),IMU同时向稳瞄系统和导航系统提供信号,稳瞄平台在运动中完成瞄准的同时,解算出平台的姿态矩阵,通过平台环架转动夹角的角度量,获得车体姿态矩阵,以此得出车体的加速度在导航坐标系上的分量,最终完成航迹推算。通过跑车试验表明,稳瞄/惯导一体化算法是正确与实用的。     

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。     

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。     

基于5阶球面最简相径的改进型容积卡尔曼滤波在SINS/DVL组合导航中的应用

为提高水下SINS/DVL组合导航系统的精度,建立了捷联惯性导航系统(SINS)的非线性误差模型,并建立多普勒测速仪的误差方程,以SINS为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统模型。设计了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波器,采用了球面最简相径采样规则改进容积卡尔曼滤波,并应用于SINS/DVL组合导航系统中。通过数学平台仿真验证了5阶球面最简相径容积卡尔曼滤波方法有效性,仿真结果表明:该方法能够有效提高SINS/DVL组合导航系统的精度,且稳定性好。