基于交互式多模型MSCKF的双目视觉/惯性里程计算法

针对复杂环境中双目视觉/惯性里程计系统模型不固定和量测噪声易发生变化的问题,提出了基于滤波器估计的紧耦合视觉惯性里程计(VIO)信息融合方法.将交互式多模型(IMM)估计与多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)算法相结合提出一种交互式多模型多状态约束卡尔曼滤波(IMM-MSCKF)算法.该算法以MSCKF为模型匹配子滤波器...     

基于波束域信息的SINS/DVL组合导航算法

针对水下环境影响导致DVL回波个数小于4,常规惯性/DVL组合导航无法进行,对DVL的回波信息利用不充分的问题,提出了一种基于波束域信息的SINS/DVL组合导航方法.直接将DVL测量的波束域信息与惯导系统速度转化得到的频移差值作为观测量,考虑惯导以及DVL的多项误差,建立基于频移观测量的卡尔曼滤波模型,实现对惯导系统...     

基于零拍探测和压缩真空光输入增强Sagnac效应

利用量子技术增强Sagnac效应提高陀螺输出精度具有重要的研究意义, 是实现全自主导航的重要途径. 以相干态激光作为输入光源的光学陀螺因真空零点波动使其输出精度限制于散粒噪声极限而难以提高. 为减小真空波动的影响, 提出在激光输入的分束器的另一输入端输入压缩真空光并结合平衡零拍探测技术的方法增强Sagnac效应. 理论分析表明Sagnac效应性能得到有效提升: 干涉输出的灵敏度检测极限和动态范围均随着压缩程度的增加而呈指数级增长. 该方法只需对经典光学陀螺做少量改动就可实现, 是提高光学陀螺输出精度的一种新方法.     

地球静止轨道远程交会过程导航性能评估

远程交会是静止轨道共位卫星自主定点置入的关键途径。针对远程交会过程中大距离跨度下相对运动模型的误差信号特性,理论推导了误差的传递机理,给出了相对导航EKF算法期望及噪声特性的定量分析模型。研究表明,确定距离区间存在最优过程噪声量级及其对应的最优滤波性能,且滤波误差与交会距离正相关,可作为全局最优滤波器的定量设计依据,解决了静止轨道远程交会过程EKF导航算法性能的量化评估问题。仿真表明,分析结论正确,相对速度滤波误差全程优于0.005 m/s(1σ),满足交会任务需求。     

基于单神经元PID控制器的压电陶瓷控制方法

卫星地面综合测试是卫星研制过程中的重要环节,对系统功能验证及性能评估具有重要作用。传统的卫星地面综合测试系统存在研制周期长、投入较大、自动化流程不够完整、可重用性较差等不足。而北斗导航卫星地面综合测试系统采用分布式、高实时性、可配置、多主机的集成体系结构,是集计算机通讯、实时控制、实时数据处理、事后分析等功能于一体的测试系统,适用于从卫星总装集成到发射各个阶段的电气测试。通过卫星系统级的各项接口、功能、性能指标测试,表明该系统满足支持系统论证、状态确认、问题排查等测试需求,有力支撑了北斗导航卫星的成功发射和在轨运行。     

天文/卫星组合点校捷联惯性导航系统算法研究

捷联式惯性导航系统通常采用卫星导航系统的位置、速度信息对惯导解算误差进行校正,但对于水下载体惯性导航系统而言,由于只能获得点位置信息,对惯导的校正精度以及校正参量有限。针对上述问题,提出了基于天文/卫星组合校正捷联式惯导技术,通过卫星精确定位信息和天文快速观测信息,全面修正惯导系统误差、提高导航精度。仿真结果表明,基于天文/卫星组合校正算法对惯导进行校正,相对于传统校正算法精度可提高约50%。     

惯性/天文组合导航中的时空坐标转换及其误差分析

针对惯性/天文组合导航中将天文传感器测量信息从天球坐标系到地球坐标系转换的问题,研究了其转换过程中涉及到的时间系统和坐标转换关系,前者包括世界时、地球时、太阳系质心力学时、原子时和协调世界时等时间概念,后者包括岁差、章动、视恒星时和极移等旋转变换。对坐标转换过程中小于0.1″的因素进行了忽略和近似简化,误差分析表明,除地球自转角的计算需要比较精确的UT1时间外,其他天文参数计算中的时间输入均可直接使用UTC时间代替。仿真结果显示,所提简化算法的转换精度达到了0.2″,满足角秒级的天文传感器测姿精度需求。     

INS辅助的GNSS欺骗干扰辨识与抑制方法

GNSS欺骗干扰已经成为导航装备应用中面临的重要威胁之一。现有的基于INS/GNSS组合的抗欺骗算法大多只进行欺骗检测,不能恢复正确的定位结果。针对该问题,将多径抑制算法中的Multi-correlator结构用于真实信号和欺骗信号的参数估计,利用INS短期精度高的特性,实现欺骗信号的辨识。然后将辨识结果反馈跟踪环路抵消欺骗信号,保证接收机跟踪环路始终锁定真实卫星信号。最后,在INS/GNSS组合导航解算过程中引入抗差卡尔曼滤波算法,减小参数估计和辨识结果中粗差对定位结果的影响。利用公开数据集进行试验测试,欺骗干扰条件下定位误差由600 m降为10.0 m,而且在GNSS信号中断90 s重新恢复后,所提算法依旧能够实现欺骗信号的辨识和抑制。试验结果表明所提算法能够保证接收机在欺骗条件下锁定真实卫星信号,连续输出高精度的导航和授时信息。     

MIMU/GPS组合导航系统研究

根据智能交通对车辆导航和定位的要求，研究了MIMU与GPS松散组合导航系统，以速度、位置作为观测量设计了Kalman滤波器。为了验证系统的性能，利用MIMU实验室测试数据和GPS仿真数据对该组合导航系统进行了半物理仿真，分别给出了纯MIMU、组合导航系统及GPS信号短时间丢失时的位置误差仿真曲线。分析结果表明组合系统具有良好的长期工作精度，能够满足车辆导航和定位的要求。     

权值自适应调整Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

针对粒子滤波存在的重要性密度函数难以选取和粒子退化问题,提出了一种新的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法。该算法在Unscented粒子滤波的采样过程中吸收权值自适应调整的优点,考虑最新量测影响,通过欧氏距离和反映量测噪声统计特性的精度因子来自适应的调整粒子对应权值分布,增加有用粒子的权值,降低粒子退化程度,保持粒子多样性。同时Unscented变换提高了滤波精度,使该算法能更好地适用于非线性、非高斯系统模型的计算。将提出的算法应用于GPS/DR组合导航系统进行仿真验证,结果表明,提出的权值自适应调整Unscented粒子滤波算法得到的东向定位误差控制在±5.5 m附近,北向定位误差则在±5.2 m附近,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波和Unscented粒子滤波,能提高GPS/DR组合导航系统解算精度。