基于Simulink高精度组合导航系统研究与仿真

建立了基于MATLAB/Simulink的组合导航系统仿真模型,并将系统分解成一系列功能相对独立的模块,如轨迹发生模块,捷联惯导解算模块,卡尔曼滤波器模块等.研究并设计了SINS/GPS(RDSS)/CNS/SAR组合导航算法,利用无重置联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,采用全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值;通过每15分钟对导航系统进行重置,有效抑制了无重置联邦滤波器在长时间运行时的发散问题,并进行了仿真验证,仿真结果表明,该组合导航系统具有很高的导航精度,定位精度为5米,姿态精度为0.5角分,仿真模型建立正确,方法采用得当、有效.     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

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.     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。     

车辆自主导航系统的双滤波器模型及其导航算法

给出了车辆自主导航系统的双滤波器模型及其航位递推算法 ,在导航解算的每步递推中 ,先用航向滤波器进行航向捕获 ,再用航位滤波器进行航位捕获。这种方法利用两个线性滤波器分别进行航向 /航位估计 ,避免了常规导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差 ,算法稳定性好 ,且计算量较小。现场跑车试验表明 ,给出的双滤波器模型及其算法能够获得满意的导航精度     

紧耦合GPS/INS组合导航技术仿真研究

提出了一种改进的惯性导航系统(inertial navigation system, INS)辅助GPS载波跟踪算法,设计了一种基于伪距/伪距率组合的信息融合算法,并对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明：在紧耦合GPS/INS组合导航系统中,惯导对GPS跟踪环路的辅助,可以保证接收机环路滤波器在窄带宽下仍能正常工作;基于伪距/伪距率的GPS/INS信息融合方法,使组合导航系统在GPS接收机接收的卫星少于4颗的时候仍能有效地利用GPS导航信息,同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正,提高了整个组合导航系统的导航精度。     

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。     

自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

天文/惯性组合系统中重力扰动补偿方法

针对重力扰动引起惯性水平基准姿态测量误差进而导致天文/惯性组合导航系统定位精度下降的问题,提出天文/惯性组合系统中的重力扰动补偿方法。首先,基于导航误差模型分析了影响天文/惯性组合导航系统定位精度的主要因素。其次,推导了重力扰动、惯性水平基准姿态测量误差与天文导航定位误差之间的传播机理。然后,研究了重力扰动建模与修正方法,并将重力扰动补偿方法应用于惯性水平基准的导航解算回路中,实现重力扰动的有效补偿。跑车试验结果表明,所提重力扰动补偿方法可以将天文/惯性组合导航系统中定位误差的振荡幅值由1.6 n mile降低至0.5 n mile。     

基于SAR的组合导航系统仿真研究

针对地形辅助导航中SAR图像匹配高度通道不可观，及传统Kalman滤波器自适应性差的缺陷，提出引入GPS高度信息及自适应联邦Kalman滤波算法，设计基于自适应联邦滤波的SINS／GPS／TAN／SAR四组合导航系统。该方案能有效地提高系统的自适应性、导航精度和自主性。并且由于方位误差角是直接观测量，使得载体不需机动即可获得良好的惯导空中对准能力。同时，该方案还可以提供SAR系统所需的运动补偿信息，由此构成导舷设备与任务设备互补的双向信息融合系统。     

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。     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.     

FLAKF在无陀螺惯性测量组合中的应用

在无陀螺惯性测量组合（non gyro inertial measurement unit, NGIMU）导航计算中,由于加速度计输出动态噪声的存在,造成误差随时间迅速累积。采用传统卡尔曼滤波方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显。针对上述噪声统计特性不易确定的问题,基于NGIMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波(fuzzy logic adaptive Kalman filter, FLAKF)方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计。该FLAKF方法通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了FLAKF方法的可行性。     

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…     

GPS/VISNAV integrated relative navigation and attitude determination system for ultra-close spacecraft formation flying

For the improvement of accuracy and better faulttolerant performance, a global position system (GPS)/vision navigation (VISNAV) integrated relative navigation and attitude determination approach is presented for ultra-close spacecraft formation flying. Onboard GPS and VISNAV system are adopted and a federal Kalman filter architecture is used for the total navigation system design. Simulation results indicate that the integrated system can provide a total improvement of relative navigation and attitude estimation performance in accuracy and fault-tolerance.     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

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。     

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。