SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

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。     

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。     

基于自适应的单形采样UKF组合导航算法

在SINS/GPS组合导航系统中,传统的无迹卡尔曼滤波 (unscented Kalman filter,UKF)采用对称采样无迹变换(unscented transform,UT),计算量大,而且采样点到中心点的距离会随着状态维数的增加而增大,产生采样的非局部效应。针对以上问题,利用最小偏度单形采样策略降低UKF计算量以提高系统的实时性,采用比例UT变换来解决采样过程中的非局部效应,通过自适应调整比例因子来提高UKF的估计精度。由此引入了一种改进的UKF算法——自适应比例无迹卡尔曼滤波(adaptive scaled unscented Kalman filter, ASUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中。仿真结果表明,这种方法计算量小且精度较高。     

GPS/SINS全组合系统确定SAR卫星的轨道和姿态

GPS/SINS组合系统因其多方面的优越性而在许多导航系统中使用。不过 ,利用GPS接收机的伪距、伪距率和载波相位双差等所有原始观测信息的全组合系统还处于研究之中。针对全组合系统进行了研究 ,建立了相应的误差模型和系统观测模型 ,特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。并以高分辨率SAR小卫星的轨道和姿态确定为仿真对象 ,对该系统进行了计算机仿真。仿真结果表明 ,GPS/SINS全组合系统具有很高的精度和可靠性 ,基本上能满足SAR卫星平台的任务要求     

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。     

子场景处理的弹载前斜视SAR时域成像算法

后向投影(back-projection, BPA)算法能有效应对弹载前斜视合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像的两维空变问题,且无需几何投影操作,而其庞大的计算量阻碍其实时应用。针对该问题,提出一种快速时域算法,该算法通过划分场景和孔径,利用短孔径小场景内距离徙动空变可忽略的特性进行统一的波束形成,提升运算效率。分析了该算法的计算量并与快速后投影(fast back-projection,FBP)算法进行了对比,同时研究了远场假设造成的误差引入。最后通过弹载前斜视SAR成像仿真实验验证了所提算法的效率优势。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于SINS/GBAS组合导航的高精度进近着陆导航技术

可重复使用运载器在进近着陆阶段对位置偏差有较高的精度要求, 而现有的组合导航方式的导航误差波动幅度较大, 难以满足运载器在进近着陆段的导航要求。因此，本文利用捷联惯导系统(strap-down inertial navigation system，SINS)的非线性误差传播模型, 以陆基增强系统(ground based augmentation system，GBAS)输出的精确位置信息为基础, 建立SINS/GBAS组合导航方法, 并给出“输出+反馈”的组合导航复合修正结构。通过在GBAS中引入电离层误差及对流层误差, 从而实现了对于运载器定位误差在厘米级的精确定位。此外，通过引入扩展卡尔曼滤波技术, 有效地抑制了惯导误差漂移的问题。通过数值模拟仿真, 证明SINS/GBAS组合导航对飞行器进近着陆段的水平与高程定位误差不大于0.05 m, 测速误差不大于0.05 m/s, 从而证实了SINS/GBAS组合导航方式在可重复运载器在进近着陆段导航的可行性。     

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。