基于无迹卡尔曼滤波的仪表着陆系统/GBAS着陆系统/惯性导航系统组合导航融合方法

针对进近着陆过程中,仪表着陆系统(ILS)会受到空域以及外界环境的影响而产生导航偏差,影响进近着陆时导航的精度;而现在正在引进GBAS着陆系统(GLS)。提出一种将ILS和GLS分别与惯性导航系统(INS)相组合,利用改进的联邦无迹卡尔曼滤波,将其输出的位置之差作为量测值;再根据线性最小方差准则,提出了按照最优系数加权的方法融合局部导航数据,从而得到全局最优估值。相比于传统的UKF滤波算法,能有效地降低测量噪声,减小飞机降落时与标准航道的偏角误差,从而提高进近着陆引导的水平精度。     

GILS组合进场策略研究

为适应未来空中交通流量持续快速增长的需求,提高空管运行安全水平,本文提出一种将星基着陆系统GLS（Global Navigation Satellite System Landing System）和仪表着陆系统ILS（Instrument Landing System）两种进近程序融合使用的新方法,为着陆系统创造一个更经济和精密的进场体制。通过数学建模,将GLS进近数据和ILS进近数据等效在同一个直角坐标系中,仿真计算飞机进近航迹,并求出两种导航源分别与标准航迹的对比误差。仿真和实际验证试飞数据表明,基于GILS（GNSS Landing System and Instrument Landing System）进近体制的组合进场策略可明显提高飞机进近过程导航精度和完好性水平,并提高进近速度,提高进近安全水平。本文称该组合进场策略为GILS进场策略。     

星基-仪表着陆系统组合进场策略研究

为适应未来空中交通流量持续快速增长的需求,提高空管运行安全水平,提出一种将星基着陆系统GLS(global navigation satellite system landing system)和仪表着陆系统ILS(instrument landing system)两种进近程序融合使用的新方法,为着陆系统创造一个更经济和精密的进场体制。通过数学建模,将GLS进近数据和ILS进近数据等效在同一个直角坐标系中,仿真计算飞机进近航迹;并求出两种导航源分别与标准航迹的对比误差。仿真和实际验证试飞数据表明,基于GILS(GNSS landing system and instrument landing system)进近体制的组合进场策略可明显提高飞机进近过程导航精度和完好性水平,并提高进近速度,提高进近安全水平。现称该组合进场策略为GILS进场策略。     

基于差分GILS进近系统的导航精度分析

通过研究飞机在低可见视程条件下的进近问题,力图充分利用全球卫星导航系统的能力,使机场在不需要更新陆基无线电导航系统的情况下从I类盲降标准提升到II类及以上的相同或可比拟的运行标准。通过对某航空公司飞行数据的分析,为提高飞机进场水平导航精度和完好性,提出了组合应用差分全球卫星导航系统GNSS(global navigation satellite system)和仪表着陆系统ILS(instrument landing system)下滑道的进近体制模型,即为GILS(GNSS and ILS-glideslope)进近系统。利用Kalman滤波的方法,将仪表着陆系统数据和差分全球卫星导航系统的定位数据融合,通过数学建模,仿真模拟飞机进近航迹。仿真和实际验证试飞数据表明,该方案可有效提高飞机的水平导航精度和完好性水平,有潜力将CAT I标准提升为类CAT II水平。     

朱代武1 王秋实1* 刘志恒1

随着基于性能导航(RNP)飞行程序的成熟发展,多径误差抑制在差分增强系统中的影响也日益凸显。本文采用伪距频间组合差与伪距与载波相位组合差的方法分析了多径效应对类精密进近造成的误差影响。采取空域以及窄相关器多径抑制方法,减小测距容差,其结果完全满足RNP类精密进近的着陆要求。     

一种用于GLS机载设备适航验证的模拟器设计

机载设备是新一代卫星着陆系统(GBAS landing system,GLS)在民航中大规模应用的关键,而适航验证是GLS机载设备必须要解决的问题.针对该问题,文章整理分析与GLS机载设备相关的适航验证需求,提出一种符合相关适航验证规范的模拟器设计方案,构建外部环境仿真模型,并开发模拟器软件系统.对CAT I进近导引信...     

低能见度条件下ILS进近方法

本文首先简要介绍了ILS仪表着陆系统及其程序实施方法,介绍了能见度的种类和影响其的因子以及极易形成低能见度天气的几个天气现象,分析了其对实际飞行的危害,进而从低能见度条件下ILS进近程序特点入手,总结了低能见度ILS进近实施方法,包括进近的准备,进场切入五边,五边航迹下滑道的控制,仪表转目视的注意力分配技巧,继续进近或进近失败的复飞等,结合自己的飞行实践经验,提出了进近各阶段的注意事项及相关的机组配合问题。     

基于多接收机的本地监测系统监测算法研究

本地监测系统可以增强卫星导航系统的性能以满足航空用户的需求。针对目前单接收机本地监测系统在进近着陆应用中各导航性能存在的不足,提出了一种基于多接收机的本地监测系统完好性监测算法。该算法考虑了地面接收机故障对用户安全造成的影响,从而提高了系统的完好性。另外,该算法通过利用既有的增强系统完好性信息,改善了系统对本地差分修正误差的监测能力;并且通过使用卫星信号双频观测量,提高了用户的观测精度。上述优化可有效降低保护门限值,最终达到提高系统可用性的目的。应用该算法增强北斗卫星导航(区域)系统,可在我国及周边地区满足I类精密进近的性能指标要求,并且平均可用性达到95.57%。     

QAR译码应用于飞行品质的研究

本文针对B737在某机场进近时ILS进近着陆偏离LOC引导导致跑道灯被擦碰的事件进行深入的研究和分析,利用QAR数据还原了事件过程,为研究飞行品质提供了依据。     

基于GPS的仪表着陆系统飞行检验建模

GPS是新一代卫星导航与定位系统,它定位精度高,具备提供多维的时空位置速度信息及连续导航能力。文中根据GPS定位原理、飞行动力学理论及仪表着陆系统信号体制,建立了以GPS作为基准系统的ILS飞行检验模型,为进一步的研究提供指导。     

基于SINS/GPS/OD组合导航的列车定位方法的研究

本文设计了适合列车应用的SINS/GPS/OD组合导航系统,建立了联邦Kalman滤波模型和各子滤波器的数学模型。本文结合了联邦kalman滤波的优势,应用了容错滤波技术,提高了系统的容错能力和可靠性。最后通过仿真试验验证了该组合导航系统能为列车运行提供精确的导航参数。     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的国产民机导航数据滤波算法

针对国产民用飞机导航数据存在杂波不能准确测量的问题,提出一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法的导航数据滤波方法。将无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)与改进Sage-Husa次优无偏极大后验噪声估计器结合构造出改进AUKF,有效解决了在模型不确定或干扰信号统计特性不完全得知的情况下,滤波精度低甚至发散的问题,同时与维纳滤波器和小波阈值法滤波效果进行对比。选择ARJ21飞机实际运行的高度、经度及纬度数据进行仿真,结果表明：改进后的AUKF算法较其他滤波算法精度更高,有效提高了导航数据的可靠性。研究对提高国产民机导航定位精度具有重要意义。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS(Strap-down Inertial Navigation Systerm/ Globle PositionSystem)组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

CDKF 算法在四旋翼飞行器组合导航系统中应用

针对基于四旋翼无人飞行器的组合导航系统在小失准角情况下滤波器较短时间内发散的问题, 将中心差分卡尔曼滤波算法应用于低成本的组合导航系统中, 设计了飞行器组合导航系统的硬件电路。该系统采用MPU-6050 芯片作为飞行器姿态传感器, 选用u-Blox 公司的NEO-6M 模块获取GPS(Global Positioning System)信号, 并利用中心差分卡尔曼滤波算法实现多传感器的数据融合, 从而获取导航信息。在四旋翼无人飞行器平台上对该系统进行实验的结果表明, 该导航系统能有效抑制传感器噪声, 克服了陀螺仪的漂移现象, 避免了传统EKF((Extended Calman Filter) )算法近似程度不高, 易导致解算结果发散等问题的发生, 为飞行器提供了准确的导航信息。     

GBAS进近的误差修正与运行实施方法

 地基增强系统(GBAS)提高定位精度需要获得地面广播的各类定位误差修正值, 通过分析传统的对流层误差修正算法, 提出了区分大气干湿分量的对流层指数修正算法。通过实际的采样和计算验证可知, 使用该算法能够较为明显地提高对流层修正误差的精度。探讨了地基增强系统进近飞行程序设计与实施方法, 分析了地基增强系统进近的各种优势, 提出了加快中国地基增强系统应用的建议。     

改进的Sage-Husa滤波在精确空投组合导航系统中的应用

精确空投导航系统要求在满足导航精度的前提条件下,尽可能的降低成本。而低成本的组合导航系统在空投过程中受外部空投环境的影响较大,给噪声统计特性的准确描述带来困难。这将导致常规卡尔曼滤波器滤波不稳定甚至发散。为了解决此问题,在对常用的Sage-Husa滤波算法进行了总结和分析的基础上,研究了一种将协方差匹配技术和简化的Sage-Husa滤波技术相结合的自适应滤波算法。最后将该滤波方法应用到精确空投组合导航系统中进行了仿真分析。仿真结果表明此算法能够满足精确空投导航任务的要求,并且具有很好的导航精度和可靠性。     

小型无人机SINS/GPS组合导航系统研究

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,在一个装有微型化IMU模块的MUAV自驾仪上设计了MUAV的SINS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法,并对该导航系统进行了静态和动态实验。实验结果表明:采用联邦Kalman滤波能够有效的消除导航参数误差,提高导航精度。该导航系统可以满足小型无人机的导航要求。     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。