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。     

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。     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

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。     

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。     

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.     

多模型高精度组合导航算法研究

针对复杂操作环境所引起的INS/GPS组合导航系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较。仿真结果表明,相对于单一模型的Kalman滤波算法,该算法能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

组合导航系统的自适应MCMC信息融合算法

针对组合导航系统为高维非线性非高斯的特点,提出了一种在线实时调整粒子个数的自适应MCMC(Markov Chain Monte Carlo)粒子滤波算法.该算法利用基于KLD(Kullback-Leibler Distance)采样方法的自适应粒子个数调整算法在线调整MCMC粒子滤波过程中的粒子个数,利用预测粒子在状态空间中的分布情况来在线实时的确定下一次滤波迭代所需的粒子个数,从而有效减小算法的运算量,提高MCMC粒子算法的实时处理能力.最后,将该算法应用到了组合导航系统中进行了仿真研究.通过仿真结果可以看出,该算法在保持了MCMC粒子滤波算法的估计能力的同时,有效降低了算法的计算量,更适合于实际应用.     

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。     

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…     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

改进的Sage-Husa自适应滤波及其应用

为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种基于协方差匹配技术的自适应滤波方法。该方法将协方差匹配技术和一种简化的Sage-Husa自适应滤波算法相结合,通过滤波的状态确定量测噪声协方差阵的值,在线估计噪声的统计特性实现自适应滤波。将该算法应用到惯导/双星（INS/DS）组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明,在滤波精度相当的情况下,新算法简化了运算,提高了实时性。     

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。