弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航

选取捷联惯导系统误差作为组合导航系统状态,利用捷联惯导与卫星导航系统各自的位置输出构造量测,设计惯性/卫星组合导航算法。在惯性/星光组合导航算法设计中,对星敏感器安装误差进行建模并也列入组合导航系统状态,利用星敏感器输出的姿态矩阵和根据惯导输出计算得到的等效姿态矩阵构造量测。从而,利用联邦滤波技术设计出弹载惯性/卫星/星光高精度组合导航方法。该组合导航方法的仿真结果表明,其定位、定姿精度分别达到12.1m(3σ)和0.27′(3σ),而且能够有效标定出惯性器件的随机常值误差和星敏感器的安装误差。     

基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法

针对高动态环境下惯性/天文组合导航精度下降的问题,提出一种基于神经网络辅助的惯性/天文组合导航方法。首先以组合导航滤波估计过程中的增益矩阵和动态环境下的惯性器件量测信息构建特征向量;然后,采用导航估计误差对BP神经网络进行训练;最后,利用BP神经网络的输出结果辅助修正组合导航系统。计算机仿真验证结果表明,相较于传统方法,基于BP神经网络辅助的惯性/天文组合导航系统的姿态估计精度可提高30%以上,在动态环境下姿态精度可以保持在5″(1σ)以内。所提出的方法对提高动态环境下惯性/天文组合导航系统的精度和适应能力具有一定的参考价值。     

惯性/地磁组合导航算法

针对惯性/地磁组合导航滤波算法进行了深入研究.分析了惯性/地磁组合导航系统的基本原理,基于巡航导弹巡航段飞行过程建立了组合导航系统的滤波模型.在观测信息分别为实测地磁场三分量信息和单一幅值信息条件下,采用广义卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法进行了仿真分析.仿真结果表明,在观测信息为三分量地磁信息条件下,Unscented卡尔曼滤波总体滤波效果略优于广义卡尔曼滤波,两种算法在最后30 s内的平均定位精度都可达到50 m;在观测信息仅为地磁场幅值的情况下,广义卡尔曼滤波算法的滤波收敛速度和精度均大幅下降,而Unscented卡尔曼滤波仍然取得不错的收敛效果,滤波性能明显优于广义卡尔曼滤波.     

基于水平阻尼的星光/惯性组合校准技术

根据星光/惯性组合导航系统舰载使用特点,考虑以SINS、CNS、LOG三者组合,设计组合校准方案。在SINS/CNS/LOG组合过程中,利用惯导系统的短期高精度特性,设计基于水平阻尼的卡尔曼滤波器对惯导舒勒周期进行补偿。星光/惯性组合校准技术建立在水平阻尼基础上,借助星光导航的航向和位置信息完成惯导位置误差、失准角和陀螺漂移的修正,从而实现组合系统长航时、远航程高精度导航。最后通过仿真对比试验验证星光/惯性组合导航系统校准方案的有效性。仿真结果表明:SINS/LOG组合后,惯导24 h位置误差CEP≤1.48 n mile,且位置误差会随时间积累;而SINS/CNS/LOG组合系统采用星光信息24 h一点校方案,第一次和第二次点校后,48 h和72 h惯导位置误差CEP≤0.5 n mile。由此可见,采用星光信息后,该组合方案能够显著提高惯导导航精度,达到延长惯导系统重调周期目的。     

鲁棒性地形匹配/惯性组合导航算法

基于传统平均绝对差算法引入了选取搜索区域和匹配运算的改进策略,使得算法在匹配定位时允许载体灵活机动,提高了实时性;针对桑迪亚算法易发散的问题,分析了组合滤波算法的特点,建立了地形匹配/惯性组合导航的数学模型;针对地形匹配"虚定位"影响滤波结果的问题,引入了一种基于新息向量的鲁棒检测算法,采用最小二乘对误匹配点进行拟合改正。仿真研究表明:与传统算法相比,组合滤波算法精度更高、稳定性更强,能高频率(200 Hz)输出高精度导航参数,误差保持在一个格网间距(90 m)以内;鲁棒检测算法能有效抵御粗差影响,在经纬度方向各加入0.05°粗差的情况下,仍可保持较高精度。     

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。     

基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位技术

针对因水下环境的特殊性AUV难以实现精准导航的问题,设计了一种基于SINS/LBL紧组合的AUV水下导航定位系统。该系统具有定位精度高、鲁棒性好等优点,系统由SINS、LBL、DVL和MCP组成,根据LBL的TDOA定位原理建立了LBL斜距差模型,给出了SINS/LBL/DVL/MCP的状态方程和量测方程,利用集中kalman滤波器对组合导航系统进行最优估计。在相同的仿真条件下,对SINS/LBL松组合、紧组合进行了软件仿真,仿真结果表明:相对于松组合系统,基于SINS/LBL的紧组合系统导航精度更高,尤其是在由于AUV运动或受到外界干扰导致可用信号的水听器不足四个时,紧组合系统的可靠性和容错性更高。     

时间相关噪声条件下的捷联惯导/星敏感器组合导航方法

针对星敏感器测量信息含有时间相关测量噪声和振动环境下惯性传感器带来的时间相关系统噪声问题,在不增加滤波维数的基础上,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的捷联惯导/星敏感器组合导航方法。分析了时间相关噪声对状态估计的影响,构建了基于时间相关噪声模型下的状态方程和量测方程,详细推导了改进卡尔曼滤波方程,给出了组合导航方法。利用仿真对所提方法进行了验证,仿真结果表明,组合导航方法取得了400 m/1200 s的导航精度;在时间相关噪声条件下,与标准卡尔曼滤波相比,基于改进卡尔曼滤波的组合导航方法定位精度提高了50 m,是有效可行的。     

卫星惯性/星光组合自主定姿方法研究

利用星敏感器测量所得的恒星星光方向信息,采用六状态变量推广卡尔曼滤波,得到卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息并进行相应的修正。仿真结果表明,这种方法修正效果良好,采用中等精度陀螺组件就可以实现高精度定姿;仿真结果还验证了陀螺随机误差、星敏感器测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。     

车载挠性SINS/GPS组合导航系统研究

本文介绍了一种实用车载挠性ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的软、硬件组成。针对挠性动调陀螺和伺服加速度计的随机漂移问题,提出多项式拟合补偿的思想,并在此基础上设计了基于ＵＤＵＴ 分解的卡尔曼滤波器。通过实验室组合导航实验,验证了多项式补偿和组合方案的有效性,同时也说明了该系统是一种具有较高性能价格比的实用陆地战车导航系统。     

GPS/SINS 组合导航系统混合校正卡尔曼滤波方法

利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合，在分析了导航误差产生原因的基础上，提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比，这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正卡尔曼滤波方法的有效性。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。     

空天飞行器SINS/CNS深组合导航算法(英文)

空天飞行器往返于大气层内外,持续工作时间长。捷联惯性/天文组合导航自主性强、隐蔽性好,是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性,解决其在机载应用中水平基准制约的问题,分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响,提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性/天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计,可有效估计并补偿系统的姿态误差,减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明,单星观测条件下,导航系统姿态误差快速收敛,定位的均方根误差在200 m以内,且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。     

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。     

基于微小型传感器的惯性/卫星/天文组合导航方法

为了实现基于微小型传感器的高精度导航,针对微小型导航传感器精度相对较低、误差相对较大的特点,对微小型惯性测量单元(MIMU)、微GPS卫星接收机、微小型星敏感器的测量误差进行了建模与分析;对多传感器的导航信息进行分散化处理,采用卡尔曼滤波进行局部估计;提出了基于部分信息融合的联邦滤波算法进行全局融合;并给出了利用全局融合结果对MIMU导航误差进行输出校正的算法.仿真结果表明,该组合导航方法能够利用微小型传感器实现较高精度的导航定位.     

GPS／捷联惯性组合导航系统的一种半实时算法

本文讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航系统的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半实时算法。该算法既继承了理论仿真方便、直接的优点；又充分利用了实测数据。系统调试成功后，可以直接将全套软件转换到导航计算机中。文中给出了半实时算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的实现和ＧＰＳ仿真器、航迹仿真器、惯性器件等的设置。最后给出了有关结论。     

基于数学基准修正的机载SINS/CNS组合定位算法

针对传统天文定位算法中水平基准对其机载应用的制约,提出基于数学基准修正的机载天文位置确定方法;提出首先利用惯导姿态信息,构造天文测量数学水平基准,通过惯导姿态阵实现载体系下的天文测量输出到当地水平基准坐标系下的变换,从而使高度差法的机载定位得以实现;为保证数学基准的准确有效,提出数学基准修正方案:利用高精度星敏定姿修正惯导姿态,以修正基准中耦合的惯导姿态误差。仿真实验表明,采用该方法进行的天文导航能有效解决其机载应用下水平基准制约问题,验证了其有效性,具有良好的工程实际应用前景。