MINS/GPS组合导航系统设计与实验

设计了一套MINS/GPS组合导航系统实验样机,可实时输出导航位置、速度和姿态信息。以GPS接收机的秒同步脉冲(PPS)与串口通信协议尾字节作为对齐标志,完成MINS与GPS时间同步;利用GPS的速度信息进行车载实验初始方位角对准,并利用横向约束条件标定惯导与车体间的方位安装误差角;设计了基于虚拟噪声的现场最优标定方法。以上措施均有效提高了系统的精度和可靠性。车载实验结果表明,无GPS辅助时,纯惯性导航在120s时刻满足短时间惯性导航精度要求;组合导航定位精度在30min内与GPS相当。     

MINS/GPS组合导航系统设计与实验

设计了一套MINS/GPS组合导航系统实验样机,可实时输出导航位置、速度和姿态信息。以GPS接收机的秒同步脉冲(PPS)与串口通信协议尾字节作为对齐标志,完成MINS与GPS时间同步;利用GPS的速度信息进行车载实验初始方位角对准,并利用横向约束条件标定惯导与车体间的方位安装误差角;设计了基于虚拟噪声的现场最优标定方法。以上措施均有效提高了系统的精度和可靠性。车载实验结果表明:无GPS辅助时,纯惯性导航在120 s时刻满足短时间惯性导航精度要求;组合导航定位精度在30min内与GPS相当。     

GPS/BDS粒子群优化算法紧组合定位方法及精度分析

全球卫星导航系统紧组合定位中,系统间偏差(inter-system bias,ISB)需要多历元后处理的估计方式,并与接收机重启等因素有关。针对该问题,文章将求解ISB参数问题转化为求解系统间小数偏差(fractional inter-system bias,F-ISB)参数问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法单历元实时估计F-ISB与坐标参数,在此基础上分析了收星受限情况下模糊度固定成功率和定位精度。实验结果表明,不同品牌接收机的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)与北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)的F-ISB在一定时间内具有时域稳定性,F-ISB在不同截止高度角下实时单历元估计偏差均小于0.1周;实时F-ISB改正的紧组合模型在截止高度角为40°的收星受限情况下,单历元定位精度与松组合模型一致,模糊度固定成功率由74.2%提升到90.65%。     

基于多模自适应滤波算法在 装备组合导航系统的应用

为满足在复杂环境下装备导航定位需求,本文提出了一种对组合导航系统进行多源信息融合以获得高精度、高容错位置修正信息的设计方法.该方法通过改进联邦卡尔曼滤波算法和滤波器设计,建立一种基于北斗/GPS/SINS组合导航系统的多模自适应估计的联邦滤波器,通过多源数据优化融合有效提升装备组合导航系统精度及可靠性,为其提供准确的地理位置、周边地形以及道路交通等信息,帮助作战人员实时获取目标状态并引导精确导航,有效提升装备作战使用效能.仿真实验表明:该方法与单一模型的联邦滤波器相比,不仅能进一步提升系统的容错性及高精度定位能力,还便于对各导航子系统的故障进行隔离定位,具有较大的工程应用价值.     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

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。     

联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用

GPS/DR组合导航系统是一种低成本、高可靠性的车载导航设备.针对陆地车辆GPS/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联合卡尔曼滤波器,给出了滤波算法,并进行了实地跑车实验.理论分析和跑车实验的结果表明,联合滤波方法不仅有效地抑制了DR系统的误差发散,而且能够充分利用DR的数据信息对GPS定位的随机误差进行补偿,从而有效地提高GPS/DR组合系统的定位精度及容错能力.     

基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法

INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度,但在GPS信号失效时,导航定位误差会显著漂移.为解决此问题,提出了一种基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法.首先,使用基于傅里叶基神经网络的频谱分析方法建立起INS系统机动信号与INS/GPS组合导航系统机动信号之间的频域传递函数;然后,将此频域传递函数转换到时域,得到时域脉冲响应模型;将得到的时域脉冲响应模型与INS机动信号卷积,将卷积之后的信号作为INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的过渡信号.仿真实验证明,该模型可以有效抑制INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的定位误差漂移.     

巡检机器人全球定位系统和里程计组合定位方法

针对巡检机器人在校园环境中工作时,全球定位系统(global positioning system,GPS)信号易受树荫及较高建筑物遮挡而出现定位不准确的问题,提出GPS和里程计组合定位方法。以GPS坐标信息为初始位置,里程计信息为主导航,GPS接收机的脉冲信号作为实时修正数据,利用卡尔曼滤波算法对系统状态进行最优估计,得到较为准确的状态估计值。最后利用状态估计值去修正系统的导航误差。同时在实验平台上进行验证仿真。结果表明,机器人以150 cm/s的速度行驶80 s后其轨迹误差能控制在5 cm以内,利用多传感器融合技术可以提高机器人的定位精度和可靠性,GPS和里程计组合定位方法能够有效提高机器人实时定位精度。     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

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SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.      

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

基于 VB-UKF 的 SINS/ GPS 自适应融合技术

针对SINS／GPS组合导航中量测噪声统计特性不准确引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出基于变分贝叶斯自适应无迹卡尔曼滤波（VB-UKF）的非线性融合方法．分析了线性的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波（VB-KF）算法的原理与性能,针对其仅适用于线性系统的问题,将VB-KF与UKF结合导出了非线性的VB-UKF算法．该算法可对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步非线性估计,且与传统的UKF算法具有统一的形式．导航仿真结果表明：VB-UKF对于突变或慢变的量测噪声方差均能实时跟踪,较常规UKF算法可有效降低噪声统计特性不准确给系统造成的不利影响,提高定位精度．     

联合卡尔曼滤波在GPS/DR车辆导航系统中的应用

针对ＧＰＳ／ＤＲ车辆组合导航系统的特点,提出了一种卡尔曼滤波算法,并进行了实时跑车试验,结果表明,此算法可有效地提高ＧＰＳ／ＤＲ组合系统的定位性能,增加系统的可靠性和容错能力,并且有良好的实时处理性能。     

机载捷联惯导的导航计算模型与精度分析

探讨了当地水平坐标系中捷联惯导的导航计算模型和详细计算步骤.通过实测数据解算,分析捷联惯导系统的误差特性.采用卡尔曼滤波进行全球定位系统/捷联惯导(GPS/SINS)松散组合,并对组合导航计算结果作卡尔曼平滑.实验表明,捷联惯导的坐标误差呈抛物线形式增长,短时间内能提供高精度的导航参数,其1 min以内的坐标误差小于2m.将SINS与GPS构成组合导航系统,可以集两者之所长,使整个系统的可靠性和完整性优于其中任何一个子系统.     

改进的自适应Kalman滤波在GPS/SINS中的应用

以GPS/SINS组合导航为应用背景,针对常规Kalman滤波由于先验知识不足,观测数据突变等容易引起的发散问题,提出了一种改进的自适应Kalman滤波。该算法将Sage-Huse自适应滤波和衰减记忆滤波相结合,以解决由于先验知识不足引起的滤波发散问题;在此基础上引入压缩函数,通过对野值进行有效地判断和处理以达到抑制滤波发散的目的。仿真结果表明:改进的自适应滤波算法不但可以有效地解决由于模型不够准确和野值等容易引起的发散问题,同时与传统滤波算法相比水平位置滤波精度分别提高了6倍和5.7倍,高程滤波精度提高了2.39倍,具有较好的自适应性和稳定性。