基于UKF的车辆GPS/蜂窝网无缝定位算法

当车辆运行在存在遮挡和多路径的复杂环境下时,车载GPS接收机由于无法接收到足够数量的GPS定位卫星将导致车辆无法准确定位。GPS/蜂窝网无缝定位技术将蜂窝基站视作伪卫星,将蜂窝基站观测值与GPS观测值结合进行融合解算有效解决了该问题。针对目前融合解算算法所采用的EKF解算算法存在高阶项截断误差和Jacobian矩阵难计算的缺点,本文将不敏卡尔曼滤波(UKF)引入到基于GPS和蜂窝网的无缝定位算法中。UKF算法是一种基于UT变换的非线性的滤波方法,避免了因进行强行线性化带来的误差影响。通过在高斯信道、静止和运动场景下,对两种混合定位算法性能进行对比分析,实验结果表明:将UKF算法用于GPS和蜂窝网络的混合定位中时,在不同的定位环境下,其定位均方根误差(RMSE)相较EKF算法降低了20%~70%。     

船用捷联惯性导航系统姿态算法精度评估研究

分析了捷联惯性导航系统姿态解算中不可交换性误差产生原因，提出并分析了一种旋转矢量误差估计模型，并从该模型出发推导了几种高精度的捷联姿态算法，提出了由角速度提取角增量的梯形算法。以船舶为应用对象，进行了数字仿真和算法精度分析比较，结果表明：等效旋转矢量法和梯形算法可以提高系统的姿态解算精度。     

一种对固定频率运动优化的圆锥算法

经典圆锥算法的精度具有随着圆锥运动频率降低而提高的单调特性.在实际应用环境中,捷联惯导系统的运动可能主要处于某个固定的频率范围内,系统的圆锥误差主要由此频率范围内的角运动产生.基于经典圆锥算法设计公式,修改了算法误差设计原则,补充了两条不同的基于固定频率的算法优化原则,从而设计得到了一种新的优化的圆锥补偿算法.优化算法误差特性不再单调,而是在设定的频带内具有误差极小点,因此可有效提高捷联系统的姿态解算精度.优化算法不改变经典圆锥算法的结构形式,不增加算法实现难度.误差分析和姿态仿真表明,在经典圆锥运动下,优化算法能有效改善捷联系统在任意设定频率处的姿态解算精度一到两个量级.     

一种基于二次优化的改进圆锥算法

提出了一种改进的圆锥优化算法,对传统圆锥优化算法的周期项进行了二次优化.首先,根据经典圆锥运动建立了二次优化的误差准则;其次,给出了推导二次优化补偿系数以及相应的残留误差的一般方法;最后,在不同的经典圆锥运动环境下对三例改进算法的姿态解算误差进行了仿真验证.结果表明,通过改进的四子样和五子样算法得到姿态解算精度与通过旋转矢量变化量的理想值得到的结果几乎完全一致.此外,由于比改进的五子样算法少一次叉乘和两次加法运算,而且仿真速度大约快14％,所以改进的四子样算法更值得推荐采用.     

一种适用于低机动性载体的圆锥算法

不同的圆锥算法,其误差的补偿精度各不相同,而补偿精度又影响最终的姿态解算精度,因此研究高补偿精度的圆锥算法非常重要.对捷联惯导系统提出了利用前两个计算周期陀螺输出的角增量信息和当前陀螺采样值的圆锥误差补偿算法,并对新算法中的单子样和双子样算法进行了分析.结果表明,在圆锥运动为低频率的条件下,提出的双子样算法的补偿精度相比传统的优化三子样算法可以提高2个数量级.对于舰艇、轮船等低机动性的载体,由于其圆锥运动处于低频率,可以利用该算法进行姿态更新解算.     

一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员无偏紧组合定位方法

为了实现精确的人员定位,提出了一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员紧组合定位方法.在这种模式下,将数据融合滤波器应用于UWB无线通信信道中.INS与UWB分别测量得到的参考节点到未知节点之间距离的平方值被用于预估INS的导航解算误差.在此基础上,主滤波器将各信道滤波器的预估值进行数据融合,最后得到最终的INS导航解算误差预估.实验结果显示,该方法能够准确地提供人员位置信息,与集中式滤波器相比,平均位置误差降低了10.34％左右.     

一种用于无人机姿态测量的红外地平仪算法改进

针对现有算法存在的飞行前必须进行环境参数标定,无法抑制飞行过程中环境参数漂移的缺陷,提出了一种无人机红外地平仪姿态解算的改进方法。该算法简化了传感器模型,使得姿态解算方程消去了环境参数,实现了无需在飞行前进行环境参数标定,简化了使用流程,并克服了飞行过程中环境参数漂移对姿态解算精度的影响,还避免了现有方法中需切换解算方程导致的误差跳跃。地面实验证实了改进方法相对现有方法的改进,验证了改进模型的准确性。机载飞行实验结果表明,在实际飞行中姿态角测量精度得到提高,误差连续平滑;滚转角度与俯仰角度的均方根误差由原有的4.4°和2.8°,降低至1.9°和1.8°。利用基于该算法的红外地平仪使固定翼无人机实现了自主飞行。     

基于十二加速度计的GFSINS安装误差标定及补偿

针对高速旋转弹姿态解算精度不高的问题,提出用微小型加速度计构成无陀螺微惯性测量单元GFMIMU,为旋转弹提供完整的导航信息.设计并制作了一种十二加速度计的惯组实物模型,并在此基础上分别提出了方向安装误差角及位置安装误差的标定方案.根据存在安装误差的角速度解算精确数学模型,采用一种优化算法--最小二乘优化迭代方法,可以精确地补偿加速度计的安装误差.仿真结果表明,经补偿后误差被有效抑制,在20 s内姿态角的累积误差均能保证在以内,满足高精度姿态解算要求,具有一定实际应用价值.     

全加速度计惯性测量系统角速度解算方法的优化

全加速度计惯性测量技术是利用加速度计代替原来的陀螺来解算载体的姿态和位置信息。利用十二加速度计惯性组合配置方案的冗余信息,通过积分法、开平方法和迭代法解算出三种角速度,然后依据加权平均原理将上述三种角速度信息进行数据融合并对角速度进行补偿。经过算法补偿,解决了角速度误差随时间积累而发散的问题,同时解算精度得到了大幅提高。通过实验,将由全加速度计惯性测量系统输出信息解算出的角速度值与理论角速度值进行比较。通过对比,开平方法和迭代法相对于积分法对角速度解算误差的发散均有较好的抑制效果,应用加权平均法相比其他三种方法得到的角速度精度更高,且误差不随时间发散。为该研究领域提供了较好的参考。     

一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员无偏紧组合定位方法（英文）

为了实现精确的人员定位,提出了一种采用联邦EKF的分布式INS/UWB人员紧组合定位方法。在这种模式下,将数据融合滤波器应用于UWB无线通信信道中。INS与UWB分别测量得到的参考节点到未知节点之间距离的平方值被用于预估INS的导航解算误差。在此基础上,主滤波器将各信道滤波器的预估值进行数据融合,最后得到最终的INS导航解算误差预估。实验结果显示,该方法能够准确地提供人员位置信息,与集中式滤波器相比,平均位置误差降低了10.34%左右。