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。     

低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法

低成本INS系统的元件误差严重影响INS导航精度.针对车载系统,提出一种低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法.首先在GPS/INS组合导航Kalman滤波方程基础上,给出两种姿态角更新的观测方程.然后给出利用GPS测速确定航向角的原理,并且对低成本车载INS系统的俯仰角和翻滚角进行了分析,指出由INS随机误差造成的俯仰角和翻滚角误差比其本身量值要大,建议令俯仰角和翻滚角数值保持不变.利用实测算例确定了不同速度下的航向角精度,并且验证了该算法的有效性,以及相对于基于位置、速度组合的Kalman滤波,导航精度有明显提高.     

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.     

INS/CNS/GPS组合导航系统仿真研究

研究了INS／CNS／GPS组合导航系统的原理和特点，对组合导航系统进行了计算机仿真，提出了采用平台失准角、INS与GPS的位置之差和速度之差作为观测量的方法。采用卡尔曼滤波技术，可以估计出平台的失准角、惯性器件误差及导航参数误差。仿真结果表明：通过校正惯导平台、消除导航参数误差，可以大大提高了系统的导航精度。     

基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波在BDS/INS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器在BDS/INS组合导航系统模型不确定时精度下降的问题,提出了一种基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波算法(GP-CDKF)。在训练数据有限的情况下,用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)来估计组合导航系统的状态向量;同时高斯过程可以考虑CDKF中的噪声和不确定性。因此,将高斯过程引入到CDKF中,可以进一步提升导航性能。试验结果表明,GP-CDKF与CDKF算法相比,东向、北向位置误差分别降低16.4%、57.1%,东向、北向速度误差分别降低15.9%、23.3%,说明GP-CDKF算法在动态系统状态估计方面优于CDKF算法。将GP-CDKF应用于BDS/INS组合导航系统中,可以有效提高导航性能。     

GPS/INS紧耦合导航中多路径效应改正算法及应用

针对GPS伪距观测值受多路径误差影响较大,限制了GPS/INS紧耦合导航中导航精度提高的问题,在传统静态多路径消除方法的基础上,提出了导航过程中多路径效应动态消除算法,并应用于GPS/INS紧耦合导航。首先给出了GPS/INS紧耦合导航的动力学模型和观测模型以及静态定位多路径消除的方法,通过频谱分析探究了非差观测值序列的特殊性,引入了移动窗口提取动态导航过程非差伪距观测值的多路径,最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明:对比没有经过多路径改正的组合导航算法,基于伪距多路径改正的GPS/INS紧耦合导航增强了滤波融合观测值的精度,减少了多路径效应对于伪距观测值的影响,平衡了伪距观测值和多普勒观测值的权重,提高了GPS/INS紧耦合导航的直接可测参数(位置、速度)和间接可测参数(姿态)的精度,北向、东向和高程三个方向的位置误差分别减小了18.8%、25.7%,和1.5%。     

INS/ESGM组合系统导航数据处理技术研究

本文建立了INS和ESGM的误差方程,在此基础上,实现了INS/ESGM组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计.仿真试验表明,本文所设计的滤波器实际可行,利用该滤波器INS/ESGM组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息.     

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.     

一种单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法

针对惯性/卫星组合导航系统在卫星导航失效时无法使用的问题,提出了单目视觉ORB-SLAM/INS组合导航方法,用于扩展组合导航系统在强干扰环境和室内环境的应用范围。该算法分为两个阶段:初始化阶段,当ORB-SLAM形成闭环时设计算法在线估计单目视觉ORB-SLAM算法的尺度因子;导航阶段,ORB-SLAM系统输出的位置信息经过尺度变换后作为观测量进行卡尔曼滤波,估计INS导航系统的误差状态量从而修正惯导系统的误差。设计了硬件和软件平台对提出的组合导航方法进行试验验证。跑车实验结果表明:所设计的ORB-SLAM/INS组合导航系统具有较高的定位精度,导航时间6 min定位误差为1.162 m,且不随时间漂移,具有很强的应用价值。     

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。