车载组合导航系统中的分级地图匹配算法

本首先建立了用于车载导航的电子地图中道路网络的实体对模型,在研究GPS/DR定位误差分布的前提下,基于局部线性化思想,利用定位轨迹和电子地图道路网的相关性,实现了地图分级匹配计算,从而消除GPS/DR定位信息中的有偏误差。最后,在AutoCAD环境下用实验验证了上述算法。结果表明该算法模型简单,不仅可以提高车载导航系统的定位精度,而且能提供可视化的导航效果。     

基于初始位置的高速公路快速地图匹配算法

针对车辆行驶在高速公路过程中,传统地图匹配算法存在大量冗余检索时间,且消除垂直误差后仍存在水平误差等问题,设计了一种基于初始定位信息的快速地图匹配算法。该算法首先利用初始定位点到候选路段的距离与夹角确定车辆所行驶道路,然后考虑道路网拓扑结构和连通性,将后续定位点直接投影到初始确定的道路上,减少检索道路的时间;同时为提高算法的精确度,在引用初始定位信息时,通过设置距离阈值剔除定位数据漂移点,并利用一元线性方程建立HP模型以消除水平误差。经理论计算和实际测试表明,该算法利用初始获得的7个连续定位点,能准确检索出车辆正在行驶的道路,节省36%的检索时间,借助HP模型可以减少定位点与车辆实际位置之间45%的投影误差。因此,与连续匹配算法和垂直投影方式相比,该算法具有检索过程简单、检索准确率高、误差消除大的优势。     

瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格法

加权最小二乘无网格法是一种基于节点信息的纯无网格法,该方法使用最小二乘法建立系统的变分原理,通过移动最小二乘法构造近似函数,控制方程在节点处的残量使用最小二乘法予以消除,边界条件通过罚函数法引入。本文推导了瞬态热传导问题的加权最小二乘无网格计算格式,编制了相应的计算程序,算例结果表明,该方法具有精度高、前后处理简单的优点,是一种高效的的新型无网格法。     

在实时单点定位中基于残差信息的改进抗差滤波方法

在利用卫星导航定位系统进行单点导航定位时,为了进一步提高导航定位的精度、实时性和可靠性,针对实时观测信息中存在粗差问题,基于残差分析理论,比较分析了最小二乘法、M估计、抗差滤波估计方法在GNSS单点导航定位中参数估计问题。在此基础上,针对观测量与动力学模型不准确的情况,利用残差信息,构建了有效的改进的基于残差信息的抗差滤波。其特点是观测信息误差比较大的情况下不会导致滤波精度明显下降。在GPS单点导航定位解算中,编程并计算,通过比较分析,结果验证了构建的滤波在单点定位中抗差的优越性,并在导航定位算法选择上得到一些有益结论。     

一种基于地轴投影的二维重力匹配方法

惯性/重力匹配组合导航是实现水下航行器长航时、高精度、高隐蔽性航行的有效途径。为了提高初始定位误差较大情况下匹配算法的有效匹配率,通过分析目前重力矢量测量的难点,提出了一种基于地轴投影的二维重力匹配导航方法。并建立二维重力异常数据库,利用惯导提供的纬度信息将重力仪测得的重力异常进行分解,设计了二维重力匹配的V-ICCP算法。3条初始水平定位误差为6海里的仿真航迹试验结果表明,所提方法适用于初始定位误差较大情况下的匹配定位,V-ICCP算法的有效匹配率较ICCP平均提高了10%以上,为重力匹配问题的解决提供了一种新的思路。     

改进的LMS算法在INS/SMNS组合导航中的应用

在惯导/景象匹配组合导航中,数学模型和噪声统计信息很难准确地给出,且景象匹配导航系统的输出值随机、有限甚至可能存在误匹配,这些都导致了目前适合于该组合的信息融合算法不多,而组合导航中常用的Kalman滤波算法在该系统中也难以收敛.为了寻找新的适合于该系统的信息融合算法,研究了基于最优估计理论的变步长最小均方算法和规格化最小均方算法,并将它们应用于惯导/景象匹配组合导航中.仿真结果表明,这两种算法与固定步长最小均方算法相比,抗干扰能力强;与递推最小二乘算法相比,它们滤波精度相同,但这两种算法结构简单,计算量小,耗时少,所以这两种算法适合于惯导/景象匹配组合导航.     

加权最小二乘无网格法

在最小二乘法和移动最小二乘近似的基础上提出了加权最小二乘无网格法．该方法除节点外又引入了一些辅助点，控制方程在所有节点和辅助点处的残差用最小二乘法予以消除，边界条件用罚函数法引入．另外对移动最小二乘近似进行了改进，并给出了最小二乘法中泛函的简化格式，因而提高了计算效率．与配点法相比，新方法精度高，稳定性好，并且系数矩阵是对称正定矩阵．与Galerkin法相比，该方法不需要进行高斯积分，因而计算量小．算例表明该方法具有效率高、精度高和稳定性好等优点，并且易于实现．     

基于非线性最小二乘估计的eLoran/INS/磁传感器组合导航方法

为实现不依赖GNSS系统的高精度导航系统,提出了一种基于非线性最小二乘估计的e Loran/INS/磁传感器组合导航方法。利用INS/磁传感器等传感器稳定性好,高频噪声低的特点,降低eLoran导航系统受传播路径影响导致的定位误差;同时所提方法可以校准其它传感器的零点偏移。首先利用INS系统估计载体当前的状态(包括姿态、位置),再通过高斯-牛顿法,求解载体状态的最小二乘解,从而使各物理量(磁场矢量、重力矢量和位置)在当前估计的载体坐标系内计算的数值与传感器的测量结果之间误差达到最小。最后,利用传感器的零点偏移在误差项中变化缓慢的特点,通过低通滤波估计零点偏移并进行校准。所提方法具有运算量小,解算精度高的特点。仿真试验结果显示所提出方法可将罗兰导航系统定位误差从100 m提高至6.1 m(2σ),证明了该系统具备独立于GNSS系统提供高精度导航定位的潜力。     

一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位方法

针对GPS精密单点定位对高精度的需求,提出了一种采用小波神经网络的GPS精密单点定位解算方法。该方法利用小波变换和神经网络学习功能,无需准确系统先验信息,误差函数能够快速收敛,逼近真实误差模型,从而提高GPS精密单点定位精度。仿真结果表明,静态条件下与传统最小二乘法和卡尔曼滤波算法相比,该算法定位收敛时间缩短50%,定位精度分别提升90%和50%。动态情况下,较最小二乘法和卡尔曼滤波算法定位精度提高20%~80%。     

通信网络中的GPS/TDOA混合定位算法

提出了一种混合GPS/TDOA的泰勒级数-最小二乘算法,在GPS和TDOA定位方法都无法独立定位时实现了定位.算法先将GPS伪距观测方程做单差运算、消除钟差,然后与TDOA双曲线方程组合,一起进行泰勒级数展开得到组合后的线性方程组,再利用最小二乘的方法迭代估计出终端位置.验证该算法的实验结果表明,GPS伪距观测量越多时,定位精度越高;相反,由于TDOA观测量NLOS误差较大,TDOA观测量越多时,精度越差.因此实施该算法时,GPS伪距观测量作为输入应全部采用;在保证能够定位的前提下,应尽量少用TDOA观测量.试验所得混合定位结果的最大误差为231.52 m,最佳条件下所得均方根误差为33.80m,能够满足某些精度要求不高,而又必需位置信息的定位应用需求.     

基于物理统一存储大规模数字导航地图道路网拓扑自动生成算法

道路网络的拓扑信息是GIS进行空间分析,如最优路径、地图匹配等算法的数据基础。目前,获取和建立道路网络的拓扑信息非常繁琐,不仅费时、费力,并且容易出错。采用逻辑分幅物理统一的存储策略,在探讨了拓扑生成的一般算法的前提下,提出了大规模超大规模数字地图自动生成道路网络拓扑关系的步骤和算法。该算法采用网格索引检索每个子图的元素,用hash索引映射实体ID和实体对象信息,并将整图的拓扑信息生成转化为对每个子图的拓扑求取,并对跨子图道路拓扑求解特别讨论。然后,对算法复杂度进行了分析,并且通过建立不同道路数的多个虚拟道路网络子图对算法性能进行了测试和比较。最后用本算法跟踪处理了南京市道路网络（部分）,并给出了结果。本算法在保留地理数据完整性的前提下,解决了常规方法的内存限制,并且具有准线性的运算代价,并能够自动恢复数据处理。     

基于Windows XP Embedded嵌入式车辆导航系统设计与实现

介绍了INS/DR/MM车辆组合导航系统以及系统的部件组成,对系统的软硬件结构进行了分析.结合目前各主流嵌入式平台的性能,利用Windows XP Embedded (XPE)嵌入式操作系统体积小和易扩展的优势,选用Windows XP Embedded作为车辆组合导航系统的开发平台.为了满足车辆导航实时、快速的要求,设计了基于模糊逻辑的地图匹配算法.经过多次实际跑车试验证明,该嵌入式车辆导航系统可以正确实时地将地图匹配后的位置信息显示在电子地图上.     

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。     

一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案

研究了一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案。起飞前捷联惯组采用基于惯性系重力加速度积分的解析粗对准和卡尔曼滤波精对准,起飞后采用SINS/GNSS卡尔曼滤波组合导航反馈实时修正姿态、速度和位置。仿真结果表明捷联惯组水平自主对准误差0.01°,方位自主对准误差1.5°,起飞后经组合导航修正后的姿态误差小于0.2°,速度误差小于0.4m/s,位置误差小于40m,考虑所有误差的蒙特卡罗仿真结果满足火箭入轨精度要求,此方案具有较高的工程应用价值。     

一种惯性/水声单应答器距离组合导航方法

惯性/水声单应答器距离组合导航方法为自主水下航行器(AUV)校准提供了一种新途径。针对惯性/水声单应答器距离组合导航系统,建立了AUV三维空间运动学模型,对单应答器距离变换位置非线性系统采用李导数方法进行了可观测性分析,设置了合理的载体航行轨迹,位置组合导航算法中采取了延时状态滤波方式实现了量测信息的同步更新。湖上实验表明,采用单应答器距离组合导航方法后,明显地抑制了INS/DVL导航误差的发散趋势,最大定位误差减小幅度约为19.2%,初步验证了惯性/水声单应答器距离组合导航方案的有效性,为解决AUV导航设备水下校准提供了可能。     

GPSSA误差建模和对组合导航系统性能的影响

本文探讨了ＳＡ建模，即采用ＦＦＴ对ＴＡＮＳ－２接收机实测的ＧＰＳ静态定位误差样本作功率谱分析，并通过最小二乘拟合，获得ＳＡ的平稳线性模型；本文还用车载组合导航系统的仿真结果验证了近似模型的有效性。     

车辆动力学模型辅助的惯性导航系统

为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。     

一种提高车载定位定向系统定位精度的方法

在车载定位定向系统中,通常采用停车修正或引入GPS等外信息校正系统,这会降低陆地武器装备的战场生存能力和自主性。基于上述情况,分析了惯导系统以及与里程计构成的航位推算系统的误差模型,得出了惯导系统短时间内定位精度高以及航位推算系统定位误差随时间增长缓慢的规律。据此推导并提出了一种提高系统定位精度的方法,该方法不需要停车或外部信息,首先利用惯导系统对航位推算系统进行校正,估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差并进行补偿;之后利用航位推算系统对惯导系统进行校正;采用加权函数对系统位置输出进行加权优化处理。理论分析和仿真实验表明利用此方法在2 min内能估计出里程计标度因数误差和载车的安装误差,估计精度在90%以上;加权后的位置输出精度在0.2%D(D为里程)以上。