基于高程异常补偿的飞机终端区组合导航高度优化算法

大型机场终端区飞机的进近着陆通常利用仪表着陆系统(instrument landing system, ILS), 但由于价格及环境条件等原因, 部分机场没有配备ILS。针对未配备ILS的机场终端区, 提出一种基于误差判断因子, 结合高程异常补偿算法, 利用大气数据系统(air data system, ADS), 捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)和北斗导航系统(beidou navigation system, BDS)组合进行高度计算的优化算法, 提高飞机进近过程中高度定位的精度。通过结合机场终端区高程异常, 建立新的Kalman滤波高度量测方程, 对组合导航系统高度定位算法进行优化与仿真。仿真结果表明, 通过终端区高程异常补偿, 可以降低BDS高度误差, 抑制SINS误差发散, 在飞机受静压源误差影响的情况下, 组合后的高度定位误差相对于单系统高度定位的误差可降低41.52%, 高度定位精度改善较好。     

基于SINS/GNSS/轮速的列车组合导航算法研究

铁路沿线复杂环境下的精确定位是目前列车导航的技术难点.经典的SINS/GNSS(Strapdown Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System)组合导航方案在卫导信号被遮挡等情况下由SINS继续导航,但低成本惯导器件会随着时间出现误差累积....     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。     

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.     

ARS辅助SINS/BDS组合导航系统性能仿真分析

捷联惯导／北斗双星定位组合系统（SINS／BDS）可采用间段组合的方式以避免“北斗”系统有源定位暴露目标的缺点；多普勒主动雷达导引头（ARS）可利用波束速度连续辅助惯导，弥补“北斗”系统无速度信息、不能全程使用的缺点。以巡航导弹为应用对象构建了SINS／BDS／ARS卡尔曼组合导航滤波器，探讨利用ARS提高SINS／BDS组合系统精度的潜力。研究表明ARS辅助可降低BDS接收机关闭期间SINS导航误差的增长速度，加快BDS接收机工作期间SINS／BDS组合速度信息的收敛速度，转向机动时辅助效果更好。利用该方法可在不增加设备和成本的前提下提高SINS／BDS组合导航系统精度，降低惯性器件的精度，缩减BDS接收机工作时间，具有一定的应用潜力。     

基于AEKF的高速自旋飞行体组合导航方法

针对高速自旋飞行体运行过程中噪声特性无法准确获取的问题, 提出了基于改进自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter, AEKF)算法对量测噪声进行自适应调节, 并在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)的基础上提出了一种基于对状态变量新的建模方式的EKF算法, 提高算法的实时性。采用北斗/捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合导航方案, 在EKF的基础上, 引入带遗忘因子的噪声估计器, 通过AEKF对组合导航数据进行融合, 对量测噪声进行估计。仿真结果表明, 所提出的组合导航方法对高速自旋飞行体的姿态和位置定位误差较小, 与无改进的AEKF相比, 具有更好的收敛性。     

基于状态变换卡尔曼滤波的DVL/SINS组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)误差定义存在的坐标系不一致的问题，将速度误差统一投影在真实导航坐标系中，基于状态变换Kalman滤波推导了更严密的SINS姿态、速度和位置误差方程。进一步地，在新定义的速度误差和SINS误差方程的基础上，构建了改进的多普勒计程仪(Doppler velocity logger, DVL)/SINS组合导航卡尔曼滤波状态模型和量测模型。仿真和船载实验表明，与常规DVL/SINS卡尔曼滤波模型相比，所提算法可以处理传统DVL/SINS误差模型中坐标系不一致问题的影响，可在一定程度上提高组合导航系统的性能。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

信号级GNSS/SINS超紧组合导航仿真平台设计

超紧组合是全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)和捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)组合中最深层次的信息融合方式。由于需要重新设计GNSS接收机内部的捕获跟踪环路以接收SINS的辅助信息, 超紧组合的工程实现较为困难。从信号级层次出发研究超紧组合的难点在于得到同源且同步的GNSS和SINS信号, 并打开GNSS接收机的捕获跟踪环路。为此, 构建了信号级GNSS/SINS超紧组合仿真平台, 分别设计了载体轨迹发生器、GNSS中频信号发生器、惯导解算器、GNSS软件接收机、组合导航滤波器等关键环节, 从而攻克了上述技术难关。该仿真平台不仅验证了超紧组合在高动态应用方面的优越性, 同时也为其迈向实际应用奠定了坚实的基础。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

单轴旋转SINS方位陀螺漂移精确估计方法

为了减小方位陀螺漂移对单轴旋转捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)长时间定位精度影响,提出了一种方位陀螺漂移在线估计方法。对SINS误差参数进行分析,指出东向陀螺漂移和方位失准角精度决定方位陀螺漂移估计值精度。利用优化后的卡尔曼(Kalman)滤波器在线估计SINS失准角并进行补偿,在此基础上进一步使用Kalman滤波器估计惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)误差。进行了转台三轴摇摆和车载行进间验证实验,车载行进间验证实验中,IMU误差估计完成后转入到纯惯性导航,其12 h的定位误差为2.12n mile,系统定位精度满足中等精度单轴旋转SINS长时间导航需求。     

考虑SAR量测特性的弹载SINS/SAR组合导航滤波算法

在弹载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)/合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)组合导航系统中, 针对量测输出时间间隔不同及SAR量测滞后的问题, 提出一种利用曲线拟合法解决量测滞后的非等间隔无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法。首先，在UKF的基础上, 利用系统状态转移矩阵的特性, 根据SAR有无量测输出选择是否进行量测更新, 解决了量测不同步的问题。然后，利用曲线拟合补偿法拟合SAR输出信息, 获得SAR量测信息滞后的补偿算法。最后，以弹载SINS/SAR组合导航系统为研究对象, 验证所提算法的有效性。仿真结果证明，该算法得到的东向位置误差的绝对值为5.12 m, 航向角误差绝对值为6.63″, 北向速度误差绝对值为0.08 m/s, 相比于传统UKF算法有效提升了组合导航系统滤波精度。     

基于UKF的低成本SINS/GPS组合导航系统滤波算法

针对MIMU的精度不高,会带来较大的初始对准误差角,如果继续采用传统的小干扰线性方程就会给滤波带来很大误差,甚至发散。针对这个问题,对低成本SINS/GPS组合导航系统建立了基于四元数误差模型的非线性滤波方程,并采用了UKF非线性滤波方法。针对四元数误差模型单纯使用UKF方法无法估计加计零偏和陀螺漂移的问题,提出将UKF和EKF相结合的算法,仿真结果表明,比起扩展卡尔曼滤波以及采用传统小干扰线性方程的卡尔曼滤波,这种方法能够提高姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。     

基于神经网络的高超声速飞行器惯导系统精度提高方法

针对目前惯性系统误差补偿模型对静态误差和动态误差处理能力不足的问题,为适应高超声速飞行器长航时、高精度的惯性导航要求,基于神经网络提出一种加速度计拟合模型。在高超声速飞行器飞行前期有准确的卫星导航信息时,收集导航信息和加速度计脉冲信息,利用神经网络强大的非线性拟合能力,在飞行过程中进行在线训练,得到精确的惯性系统模型。仿真结果表明,在存在逐次通电误差和不考虑二次项误差系数的误差补偿模型方法位置导航偏差在数公里和数百米量级的情况下,相同时间内所提方法的位置导航偏差仅为数十米量级,有效提高了高超声速飞行器的导航精度。     

车载多传感器组合导航系统设计与实现

针对捷联惯性导航系统(SINS)和全球卫星定位系统(GPS)构成的车栽组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,设计了车裁SINS/里程计/GPS定位定向仪组合导航系统,使用信息滤波进行SINS误差估计并对SINS作反馈校正.当GPS不可用时,利用里程计辅助SINS.使用基于PC/104的硬件结构和模块化的软件结构,对系统进行了软、硬件的实现.实验结果证明,在GPS无效时间段内,该系统可以抑制SINS误差发散,并把误差限制在较小水平,是一种实用的车栽组合导航系统.     

重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下,一般采用零速修正（zero velocity update,ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得,忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求,本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手,指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案,并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明,对于同一组跑车数据,导航时间2 h ZUPT间隔10 min,激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m,高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

Design and application of single-antenna GPS/accelerometers attitude determination system

In view of the problem that the current single-antenna GPS attitude determination system can only determine the body attitude when the sideslip angle is zero and the multiantenna GPS/SINS integrated navigation system is of large volume, high cost, and complex structure, this approach is presented to determine the attitude based on vector space with single-antenna GPS and accelerometers in the micro inertial measurement unit （MIMU）. It can provide real-time and accurate attitude information. Subsequently, the single-antenna GPS/SINS integrated navigation system is designed based on the combination of position, velocity, and attitude. Finally the semi- physical simulations of single-antenna GPS attitude determination system and single-antenna GPS/SINS integrated navigation system are carried out. The simulation results, based on measured data, show that the single-antenna GPS/SINS system can provide more accurate navigation information compared to the GPS/SINS system, based on the combination of position and velocity. Furthermore, the single-antenna GPS/SINS system is characteristic of lower cost and simpler structure. It provides the basis for the application of a single-antenna GPS/SINS integrated navigation system in a micro aerial vehicle （MAV）.