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。     

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS／INS组合导航系统的滤波算法误差较大，在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上，给出了卡尔曼滤波的本质，提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS／INS组合导航系统为例进行了仿真，结果表明：该方法既能抑制滤波发散，又能提高滤波精度。     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统容错滤波方法

具有良好的容错性是航天测量船INS/GPS/DVL组合导航系统的基本要求.基于联邦卡尔曼滤波设计思想,在改进的无复式(No-Reset)卡尔曼滤波体系结构的基础上,设计了残差检验法实现组合导航系统的故障检测和隔离.该方法可以有效地对突变型故障进行检测与重构.仿真结果表明,对于GPS分系统的突变故障和慢变故障的检测与重构时间为6.12 s,而对DVL速度突变故障检测与重构时间为1.08 s,确保了联邦滤波的稳定性和高精度.     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。     

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。     

基于GPS/INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法

在GPS/INS组合导航系统中,针对现有自适应滤波算法对GPS测量噪声估计准确性、可靠性不高的问题,提出了一种基于GPS、INS不同测量特性的自适应卡尔曼滤波算法.该算法基于GPS和INS不同的测量性质,利用惯导系统的短期高精度性,获得对GPS测量噪声统计特性自适应估计.仿真结果表明,该算法能够在GPS测量噪声统计特性未知或发生变化的情况下,适时地跟踪GPS测量噪声,准确估计滤波系统的观测噪声协方差阵R,其滤波精度和鲁棒性明显优于改进的sage-husa自适应算法,特别是在采用低精度INS情况下,能够有效克服改进的sage-husa自适应算法滤波发散的现象.     

INS/ESGM组合导航系统的多模型自适应滤波技术研究

研究了一种随机系统多模型自适应估计的方法，并将此方法应用于INS／ESGM组合导航系统。通过数字仿真将单一模型的INS／ESGM组合导航系统与多模型的INS／ESGM组合导航系统的性能进行了详细比较，说明将多模型自适应估计理论应用于INS／ESGM组合导航系统，可增强系统对环境的适用性，大大提高组合导航系统的精度。     

GPS/INS组合导航系统中的高斯粒子滤波混和算法

采用非线性滤波器的惯性组合导航系统中,非线性滤波器的精度和实时性直接决定了惯性组合导航系统的性能.计算量和精度之间的矛盾是制约粒子滤波在GPS/INS组合导航系统中应用的主要因素.在分析高斯粒子滤波算法原理的基础上,提出了一种高斯粒子滤波混和算法,对系统线性部分采用线性递推方式,对系统非线性部分采用非线性递推方式,从而提高高斯粒子滤波精度和实时性.针对GPS/INS组合导航系统,混和算法利用卡尔曼滤波的线性递推方式进行量测更新,仿真结果表明混和算法在较少粒子条件下,相对高斯粒子滤波算法精度提高20％,滤波时间降低40％.     

适合于航空应用的INS/CNS/Doppler组合导航系统研究

针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型。仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息。     

一种新型自适应联邦滤波方法在战术导弹导航系统中的应用

为满足复杂的环境下战术导弹导航系统的高可靠性导航的要求,对战术导弹的多传感器组合导航进行了研究.提出了一种基于新型自适应联邦卡尔曼滤波的巡航导弹SINS/GPS/EC组合导航方法,根据联邦滤波的分散滤波结构,分别建立了各滤波器的模型,进行了仿真试验验证.仿真结果表明,采用新型自适应联邦卡尔曼滤波算法的导航精度比采用集中卡尔曼滤波算法提高幅度不大,略高一些,但从自适应联邦卡尔曼滤波器的容错性比集中卡尔曼滤波器好得多,便于各导航子系统的故障检查和隔离.本文设计自适应联邦SINS/GPS/EC滤波器的在子系统较多的组合导航设计中具有高可靠性、低计算量、低成本和小体积等优势,具有工程应用价值.     

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.     

MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计

一般的Kalman滤波器要求有准确的动态和统计模型,而低成本的MEMS-IMU性能随着温度急剧变化,故在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中使用一般的Kalman滤波器存在很多的局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高了MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能;采用所提出的算法,MEMS-IMU/GPS组合导航系统的短时间静态位置精度小于5m(标准差),速度精度小于0.1m/s(标准差),姿态角精度小于0.5°(标准差)。     

改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。     

智能Kalman滤波在水下地形组合导航系统中的应用

为了避免现实环境的动态变化对水下航行器系统模型造成的随机干扰影响,保证水下航行器长时间导航精度的稳定性,提出了利用RBF神经网络辅助联邦Kalman滤波方法对SINS/TAN/DVL/MCP组合导航系统进行信息融合。给出了各子导航系统的误差模型,通过足够精度的样本对前向神经网络进行离线训练,建立神经网络控制模型。仿真结果表明,该方法可使水下航行器的系统状态在较短的时间内以较高的精度达到稳定。通过与联邦Kalman滤波结果对比表明,采用智能控制方法辅助的信息融合方式的导航定位精度提高了一倍,能有效提高常规联邦Kalman滤波器的自适应能力,达到减小误差,提高精度的目的。     

组合导航中模糊自适应Kalman滤波算法分析

以SINSiGPS组合导航系统为背景，在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上，总结了该方法的不足，提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化，实时调整自适应因子，间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明，该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性，能够有效抑制滤波发散，在不损失原有精度的前提下，提高了系统的鲁棒性。     

一种改进的自适应卡尔曼滤波及在组合导航中的应用

总结了常用的自适应滤波的方法,并提出一种新的自适应卡尔曼滤波技术,它克服了传统滤波器的不稳定问题,因为传统的卡尔曼滤波过程依赖于系统过程和测量过程的数学模型和其统计模型的正确性的滤波技术.自适应过程是利用测量新息序列和状态修正序列在估计移动窗内是分段静态,来直接估计系统噪声协方差Q和测量噪声协方差(R).仿真结果表明此方法可以提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

基于扩展卡尔曼滤波的X射线脉冲星相对导航方法

X射线脉冲星作为一种天然时间基准,具有良好的周期稳定性,在深空探测航天器自主导航方面具有重要的应用前景。针对绝对导航的整周模糊度求解问题和相对导航的预报相位、标称轨道存储问题,提出了一种改进的相对导航方法,将前一时刻的航天器位置作为相对导航基准,建立航天器轨道动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法,确定航天器的位置。最后,进行了数学仿真研究,仿真结果表明:脉冲星相对导航改进方案的导航精度达到1 km,滤波器一致渐进稳定,能够快速抑制初始误差和轨道根数的干扰,验证了导航方案的正确性和可行性。     

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.