GPS/SST/SINS组合导航系统研究

提出了卫星/捷联星光/捷联惯导组合导航系统的方案和组合结构,采用改进的集中滤波对多传感器信息进行数据融合和导航状态的最优估计.该组合导航系统将捷联星光跟踪仪的姿态信息、高动态GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高导航的姿态、速度和位置精度.同时该组合导航系统以弹道导弹为应用对象,设计并实现了基于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台,仿真结果表明该组合导航系统能提高导弹的导航精度,滤波算法稳定可靠.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

跨音速大气/惯性攻角两步融合算法

攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响. 针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补滤波器与神经网络的跨音速大气/惯性攻角两步融合算法,实现惯导系统和大气系统的攻角信息融合. 首先进行跨音速惯导天向回路解算,而后利用互补滤波器与神经网络对大气/惯性攻角进行互补融合与修正,使最终的融合修正攻角平稳、可靠,逼近真实攻角. 本文利用某型飞机的实际试飞数据对两步融合算法进行了验证. 结果表明,融合修正后的攻角能够基本去除跨音速飞行阶段原始大气攻角的剧烈波动,并与真实攻角吻合.     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

机器视觉辅助的无人机空中加油相对导航

为准确获取无人机空中加油对接阶段的相对位姿信息,提出了一种机器视觉辅助的INS/GPS/MV 组合导航方案,研究了机器视觉图像的特征点提取与匹配算法. 引入相对惯导误差,建立了全局滤波器的增广状态方程,并根据杆臂矢量推导了GPS和机器视觉量测方程. 设计了基于联邦滤波器结构的全局多速率扩展卡尔曼滤波算法,以融合多速率传感器信息,并与标准EKF算法进行对比. 仿真结果表明,所提出的算法能有效融合惯导、GPS和机器视觉的测量信息,使导航参数的精度和输出带宽均满足导航系统的设计要求,有利于改善无人机的飞行品质,放宽对飞控系统的性能要求.     

一种利用交流采样测量频率的新算法

提出了一种利用交流采样测量电力系统频率的新算法,该算法具有实现方便、计算量小、精度高、实时性强等优点,并能消除直流分量对测量精度的影响;同时给出了一种信号预处理算法,该算法能有效滤除信号中的2、3次谐波,提高频率测量算法的适用范围.通过数值仿真,验证了2种算法的有效性和可行性.     

国产北斗设备研发助力珠峰登顶测量

<正>据悉,2020珠峰高程测量登山队于北京时间5月27日11:00成功登上珠穆朗玛峰峰顶,圆满完成了峰顶测量任务。这是我国继1975年和2005年两次权威珠峰高程测量之后,第三次对珠峰开展权威的高程测量。与前两次珠峰高程测量相比,此次珠峰高程测量全面推动国产仪器装备应用,国产仪器设备担当主打,尤其北斗卫星导航系统贯穿2020高程测量全过程,国产北斗卫星接收机登顶珠峰,有力地证明了我国卫星导航技术的自主创新能力和国产导航装备性能水平。我国于20世纪开始探索卫星导航系统发展道路,最终立足国情提出了国际首创混合星座设计的北斗系统。     

大轴直径的高精度多滚轮法测量

针对单滚轮法的致命缺陷,提出一种多滚轮多传感器冗余测量方案用于大轴直径的高精度测量.所设计方案采用多滚轮和数据融合技术剔除打滑信号,并对温度、压力变形引起的测量误差进行分离与修正,测量精度显著提高.介绍了滚轮法测量原理和测量系统组成,分析了测量误差.实验表明所设计系统的测量精度小于5μm/m.     

GPS技术在公路测量中的应用

<正>一、GPS技术1.GPS技术。全球定位系统GPS是美国研制的卫星导航系统,具有全球性和连续性的特点,可完成实时性导航定位和定时功能,能为各类用户提供精密的三维坐标、速度和时间等数据。单点导航定位和相对测地定位是GPS应用的2个重要方面,对常规测量而言相对测地定位是主要的应用方式。相对测地定位是利用L1和L2载波相位观测值实现高精度地测量,其原理是采用载波相位测量局域差分法,通过2次差分解算出待定基线的长度。2.作业模式分类。根据算法模型,设计了静态、快速静态以     

MEMS陀螺仪中一种新的小波变换降噪算法

针对MEMS(micro-electro mechanical systems)陀螺仪噪声大的问题,提出了一种基于小波变换的改进降噪算法.在恒定速率与动态速率情况下,对所提出的改进降噪算法与FFT降噪算法和单纯小波变换降噪算法做了对比分析和验证.实验分析表明:所提出的改进降噪算法对不同频率下的陀螺仪数据降噪都有很好的效果,优于FFT降噪算法和单纯小波变换降噪算法.     

考虑SAR图像导航量测特性的SAR/INS组合导航非线性滤波

SAR/INS组合导航系统中,当SAR量测输出时间间隔较长时,惯性导航得不到及时修正,系统将具有较强的非线性特性,导致常规卡尔曼滤波算法的精度受到影响甚至滤波发散. 为了提高组合导航的精度,该文结合惯性导航系统的非线性模型,设计基于无迹卡尔曼滤波(UKF)解决非等间隔量测修正的SAR/INS组合导航非线性滤波算法,并通过协方差分析对比研究常规卡尔曼滤波和该文算法的性能. 仿真结果验证了该文算法具有更高的精度.     

SINS/北斗/星敏感器组合导航系统研究

将北斗卫星导航系统和星敏感器共同运用到组合导航中,以无反馈模式的联邦滤波器为基础,构建了SINS/北斗/星敏感器组合导航系统.根据北斗和星敏感器的特点,分析了系统产生量测延时和异步的原因,并对系统的量测延时和异步问题提出了解决方案.仿真表明,该组合导航系统具有较高的精度和容错性能.为北斗定位系统在国防上的应用提供了一条新思路.     

异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法

在MEMS惯性传感器导航研究中,传统的MEMS捷联式惯性导航系统仅利用单多轴MEMS惯性传感器对移动目标进行导航定位,其测量值和噪声特性易受环境影响,此外加速度误差、陀螺仪漂移、平台框架角误差、平台安装误差等因素也严重影响传感器性能. 为此,从异质非单多轴MEMS惯性传感器互补融合角度出发,用异质双9轴MEMS惯性传感器采集移动目标原始信息,并提出互补-加权迭代融合算法. 首先对异质双9轴MEMS惯性传感器测得的原始数据进行预处理,基于卡尔曼滤波用最小方差估计法求解观测值. 通过估值方差和革新方程形成权值更新模型,实现异质双9轴MEMS惯性传感器数据的互补融合. 实验表明,相较传统单9轴MEMS惯性传感器导航,该算法可提高导航精度50%以上.     

基于正交试验的GNSS应用方法

在全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)中,随着四大卫星导航系统的发展与完善,GNSS应用步入了多系统组合的新时代.为此,研究了GNSS多系统组合定位问题,运用正交试验法对GNSS多系统组合应用进行试验和设计,即3个因素不同水平的正交试验.试验中以位置误差均方根和PDOP平均值为GNSS定位精度的评价指标,选取组合的系统、频率、高度截止角3个因素,每个因素有不同的水平,因此选用合适的混合水平正交表.最后选用合适的接收机进行试验,根据试验结果运用综合平衡法得出在特定地区特定环境下GNSS多系统组合的最优应用方案.试验表明,采用该方法解决GNSS多系统的优化组合问题是切实可行的,数据计算和结果分析更加简便客观.     

单脉冲星自主导航系统可观测性分析

研究了基于单脉冲星的卫星自主导航系统中的重要理论问题——可观测性问题.建立了系统的状态方程和量测方程,根据扩展卡尔曼滤波对系统模型进行线性化处理的特点,采用分段式定常系统(PWCS)的可观测性分析方法分析系统的可观测性,经理论分析可知,系统的可观测矩阵接近奇异,可观测性较差.仿真结果表明：利用单颗脉冲星的量测信息能够修正卫星轨道动力学预报的位置和速度估计值,在短期内可将其误差控制在一定的范围内,但是很难实现长期的卫星自主轨道保持.     

信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器

应用Kalman滤波方法,基于Riccati方程,在线性最小方差信息融合准则下,提出了两传感器信息融合超前k步稳态最优Kalman预报器和Wiener预报器,给出了最优加权阵和最小融合误差方差阵.同单传感器情形相比,可提高预报精度.一个雷达跟踪系统的仿真例子说明了其有效性.     

组合导航直接滤波模型中的高斯粒子滤波

利用高斯粒子滤波技术和直接滤波模型实现了SINS/GPS组合导航系统的数据融合. 首先对高斯粒子滤波进行改进,选取合适的重要性函数并简化滤波流程,然后直接采用惯导参数和GPS伪距等变量建立组合导航直接滤波非线性模型. 讨论了SINS/GPS 组合导航系统中的高斯粒子滤波的具体实现方法. 实验结果表明,该滤波方法能较好地满足组合导航的精度要求. 和其他滤波方法相比,高斯粒子滤波对系统和噪声模型要求比较宽松,因此在直接滤波中有一定的优势.     

多普勒导航雷达低高度性能分析与计算

本文共分两部分.第一部分分析了调频连续波多普勒导航雷达存在低高度限制的原因.证明了取J₁一阶边带时,调频连续波多普勒雷达可以工作到零高度,否则存在低高度限制,并推导出其最小起量高度的计算方法.第二部分着重分析了脉冲体制多普勒雷达存在低高度限制的原因.推导出最小起量高度的简捷而实用的计算方法,用此方法计算了AN-APN220C多普勒雷达的最小起量高度.其计算结果与美国瑞安公司的实测值相符合.     

按三种不同加权准则的信息融合Kalman滤波器的性能比较

用Kalman滤波方法,在三种不同的线性最小方差最优融合准则下分别提出两传感器按矩阵加权,按对角阵加权和按标量加权的信息融合稳态Kalman滤波器.它们可以处理带相关的输入和观测噪声和带相关的观测噪声系统.一个目标跟踪系统的仿真例子说明了它们的有效性.仿真结果表明,同按矩阵加权和按对角阵加权融合滤波器相比,按标量加权融合滤波器的精度没有明显损失,但却显著地减小了计算负担,构成一种快速信息融合估计算法,适合实际应用.