单测角相对导航的相对距离重构新算法

针对空间非合作目标中远程交会的单测角相对导航技术中核心的相对距离重构问题,首次提出了一种基于初值辅助的CCD相对测角/GPS绝对定位的相对距离重构新算法。首先在分析传统重构方法数学本质和优缺点的基础上,以余弦定理为基础,结合GPS历元差分建立了相对距离重构算法模型,然后对该算法的重构误差进行了理论推导和仿真分析。最后对两种工况下相对距离的重构进行了数值仿真。仿真结果表明该算法能够较为精确的重构出相对距离,重构精度取决于辅助初值的精度。因此,该算法具有重要的研究意义和应用价值。     

一种世界坐标系下的GNSS/SINS松组合导航矩阵李群滤波算法

针对在地心地固（ECEF）坐标系下基于右不变误差的卡尔曼滤波在GNSS/SINS组合导航中,因位置矢量数值较大导致系统线性误差运动学矩阵和观测矩阵不稳定进而降低滤波器性能的问题,提出一种世界坐标系下的GNSS/SINS松组合导航矩阵李群滤波算法。首先在世界坐标系中构建导航状态和考虑地球自转的运动学方程。然后在世界坐标系下定义矩阵李群上的右不变误差,该误差在右群作用下保持不变,并重新推导和设计基于该误差的矩阵李群滤波算法,根据GNSS观测构建世界坐标系下的观测矩阵。实验结果表明,在低精度惯导场景中相对于ECEF坐标系下的传统扩展卡尔曼滤波,所提算法的北向、东向、地向位置误差均方根分别减小了82.6%、61.8%和10.6%,具有一定的实用价值。     

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。     

足绑式行人导航偏航角误差自观测算法（英文）

基于低成本MEMS惯性传感器的足绑式惯性导航系统(INS)和零速修正(ZUPT)算法广泛应用于行人导航中。由于MEMS惯性传感器零漂误差较大,零速修正时偏航角误差的可观测性差,INS偏航角误差不能被有效约束,成为行人导航的主要误差源。行人徒步行走特别是在室内楼道等结构化道路上行走时,行走的轨迹大多情况下可认为是近似直线,基于这个事实,提出了一种减小偏航角误差的算法,称为偏航角误差自观测(YESO)算法。当判定行人以近似直线徒步行走时,由行走轨迹计算出的航向角可近似认为是一个常值,那么由于各种误差引起该航向角发生变化时,可以将该变化量作为足绑式INS偏航角误差的观测量,进一步可利用卡尔曼滤波器估计出偏航角误差,对足绑式INS的偏航角进行校准。在室内楼道进行了约350 m的现场实验,实验验证了YESO算法的有效性。实验结果表明,当分别采用ZUPT和ZUPT+YSEO算法进行导航解算时,航向角误差从-29°减小到-2°,南北向最大位置误差从-35.5 m减小到-5.2 m。YESO算法的实现仅依靠系统自身的信息,没有增加额外的传感器,算法具有很好的工程实用价值并能方便地推广应用于车辆导航等领域。