基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性.为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算.通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性.     

INS/双星组合导航系统仿真平台研究

建立了INS／双星组合导航系统仿真研究平台，提出了双星系统中2种误差的建模方法，即定位信息滞后误差和接收机定位零偏的建模方法，并详细地介绍了跑车试验方案、软件设计和测试，为INS／双星组合导航系统的仿真／半物理仿真研究提供了一个仿真平台。     

OAS/INS/GPS/APS舰艇组合导航系统设计与仿真

舰艇高精度导航需求日益迫切，设计的组合导航系统可以使舰艇在水上水下一些特殊环境下实现高精度航向和定位测量。系统设计和利用了三种新型导航系统作为导航分系统，分别为光学标校系统(OAS)、水声定位系统(APS)和GPS姿态测量系统。为了克服惯性导航系统(INS)系统的积累误差以及GPS、APS和OAS系统各自的缺陷，采用联邦卡尔曼滤波技术，设计了OAS／INS／GPS／APS组合导航系统滤波算法，仿真结果验证了算法的有效性，表明基于上述系统的组合导航系统可以获得较高的航向定位精度。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

基于分层融合结构的组合导航系统仿真分析

依据多传感器信息融合理论，将分层融合结构是应用到组合导航系统中，并与目前广泛应用的联合滤波算法（Federated Filtering)进行了比较。对INS/GPS/Doppler系统的仿真结果表明，有序分层融合结构可有效地应用于多传感器组合导航系统，并且导航精度优于联合滤波的结果。     

分布式INS/GPS组合导航仿真器开发

在研制INS/GPS组合导航系统之前建立INS/GPS组合导航仿真器系统是节约研制成本和缩短开发周期的有效途径,利用多台计算机搭建分布式组合导航仿真器能够更逼真的对系统进行仿真。该仿真器由GPS仿真子系统、INS仿真子系统和INS/GPS组合导航仿真子系统三大部分组成,对该系统之间的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述,对比较难解决的系统同步问题提出了解决方法。最终的设计方案已成功的应用于某飞机仿真系统中。     

高动态GPS/INS组合导航算法研究

首先介绍了新型深组合GPS/INS系统原理图及组合导航滤波算法。在该算法中,组合卡尔曼滤波器除完成INS误差及GPS接收机时钟误差的估计外,还参与了GPS码跟踪,即完成传统码跟踪环中环路滤波器的功能。采用自适应码跟踪误差估计器补偿组合卡尔曼滤波器测量值中的相关分量,从而消除了传统组合中不稳定的主要根源。然后进行了计算机仿真计算,仿真结果表明,新型深组合GPS/INS导航算法适用于机动性较高的载体。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

基于自适应航迹融合算法的GPS／SINS紧组合导航系统研究

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案.设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹.数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力.     

捷联惯性/多卫星系统组合导航技术研究

从提高导航系统性能出发,阐述了多卫星系统,卫星系统完整性和最佳定位卫星组合的选择等问题,研究了基于伪距、伪距率的SINS/卫星组合导航的模型,并对SINS/GPS/GLONASS/GALILEO/BD组合系统进行了仿真。通过与SINS/GPS组合系统仿真结果对比表明,SINS/多卫星系统组合对导航系统性能具有更好地提升作用,且对于提高导航系统的可靠性、安全性有较大帮助。     

INS/双星组合导航半实物仿真研究

对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

组合导航系统的模糊信息融合

为了解决联合卡尔曼滤波法存在的不足，文中给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法，该方法可以在线对噪声统计特性进行修改。它不仅可以对子滤波器进行自适应，而且对主滤波器的融合方式提出了全新的信息融合算法，构造一个模糊推理系统，根据实际情况由该系统得到各子滤波器的各状态估计量的不同信任权值，实时地进行加权融合，既避免了传统联合卡尔曼法的复杂计算，又提高了融合精度。最后把此法用于INS／GPS组合导航系统中，仿真结果证明该方法是有效的，实用的。     

惯导/双星组合系统仿真系统的开发

在分析惯导/双星多种不同组合模式及其数学模型的基础上,搭建仿真系统的框架结构整个仿真体系分类明确,结构合理,并根据数学模型编写了各子模块软件包,以巡航导弹的飞行实例,验证了模型的正确性和仿真软件系统具有较好的实用性。     

MIMU/GPS组合导航技术研究

介绍了MIMU/GPS组合导航系统的基本工作原理,推导了以惯导误差系数为状态参数的组合导航系统误差状态方程,应用卡尔曼滤波技术实现了MIMU/GPS组合导航计算.仿真试验表明:采用惯导误差系数代替惯导测量误差作为状态参数进行滤波计算的MIMU/GPS组合导航方法,在技术上是可行的.     

基于SINS/GPS/DVL组合导航的AUV半实物仿真系统设计

基于导航与控制一体化系统和实时网络技术,设计了一种新的采用惯导、多普勒、GPS组合导航方式的半实物仿真系统,解决了半实物仿真数据传输的实时性问题和时间协调同步问题,进行了控制系统的半实物仿真试验.试验结果表明,所设计的半实物仿真系统导航、控制算法正确,计算精度和解算时延达到系统要求.     

SINS/CNS/GPS组合导航系统半物理仿真研究

实际飞行实验费用大,组合导航系统最初实验不可能进行实时搭载实验,为缩短研制周期,降低成本,设计了一种新颖的采用真实器件误差特性的SINS/CNS/GPS组合导航半物理仿真系统结构。本系统将物理仿真与数学模型结合起来,采用真实器件输出的误差特性,通过轨迹发生器软件进行轨迹仿真,具有一定的灵活性和可扩展性。针对实物系统,设计了一种根据不同步观测量进行时间更新的信息同步方法,得到了较高的组合导航系统精度。利用该系统进行半物理实时实验对研究飞行器在实际噪声下系统特性具有重要的现实意义。     

SINS/CNS组合导航半实物仿真系统及其实验研究

因航天实验费用大,组合导航系统的性能及算法很难都通过飞行实验进行测试,为此提出了一种高性能捷联惯性/天文组合导航半实物仿真系统。该系统遵循硬件功能模块化和软件流程一体化的设计思想;利用轨迹发生终端生成标称轨迹数据,作为信息处理统一参考源;采用时间软同步并行采集惯、性、天文系统真实误差数据;通过平滑处理,结合标称轨迹数据完成性能测试。它具有强的灵活性和可扩展性,利用其可有效地降低组合导航系统的实验成本,缩短研制周期;这对研究组合导航系统的算法性能、系统特性和工程应用等具有重要理论和实践意义。