测姿GPS系统在测量船上的应用

针对测量船姿态确定方法中惯导航向存在误差累计、静电低纬度无法正常转导航、经纬仪受天气条件限制等问题,提出了依托GPS系统为基础的组合测姿技术。从基线矢量解算和姿态确定分别介绍船用测姿GPS系统的原理。最后通过实际应用数据精度对比,分析展望了船载测姿GPS系统的应用前景。     

北斗测向技术研究

利用GPS测定载体姿态已经是一项比较成熟的技术.介绍了GPS测姿的基本原理,并针对我国北斗一系统的特点,提出了一种利用北斗一系统基于旋转天线法的测向方案.介绍了该方案的原理及具体实施步骤、测试要求等,重点叙述了其关键技术整周模糊度的确定方法.整个方案简单易行,并具有较高的测试精度.     

基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法

针对捷联式惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统模型的误差以及粒子滤波(PF)存在的粒子退化问题,结合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,提出一种基于PF-UKF组合滤波的SINS/GPS组合导航系统空中对准方法.由误差四元数代替姿态角,以SINS和GPS的位置差和速度差作为观测量,建立新的组合导航系统误差方程.所提出的PF-UKF组合滤波算法将采样粒子分为随机粒子和确定粒子,其中随机粒子为概率密度函数所采集,确定粒子为UKF中采集Sigma点后所求取的系统状态值.由此降低了PF处理粒子时的复杂程度以及粒子退化的程度.仿真结果表明：相比于UKF算法,该方法有效提高了组合导航系统的精度,具有较好的鲁棒性.     

基于非线性滤波的移动机器人位姿估计

研究了基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人位姿估计。由于扩展卡尔曼滤波必须假定噪声服从高斯分布,若用于复杂非线性系统,其估计精度不甚理想。粒子滤波对噪声类型没有限制,正在成为非线性系统状态估计的有效近似方法。在不同噪声条件下,对基于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的移动机器人位姿估计问题进行了比较研究。仿真结果表明:粒子滤波能明显地改善移动机器人位姿估计的鲁棒性和精度。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

微小卫星姿态确定系统多信息融合滤波技术

采用微小卫星姿态动力学,并针对太阳敏感器/磁强计/卫星导航系统(GPS)接收机多姿态信息融合的特点,提出一种基于融合反馈模式的改进联邦滤波姿态确定方法,各子滤波器只完成量测更新,由主滤波器完成时间更新与预测信息的分配.给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程和各子系统的量测方程,基于磁强计测量信息,对微小卫星的主要干扰源剩磁进行建模.仿真结果分析表明:基于剩磁建模的姿态动力学模型可有效提高姿态确定的精度;改进联邦滤波算法减少了系统的计算量,保证了可靠性.     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS定位数据处理方法研究

由于GPS信号容易受到遮挡、干扰等影响,有时会存在较大的系统噪声和量测噪声,这将引起GPS的定位精度受到较大影响。研究了一种利用扩展卡尔曼滤波对GPS定位数据进行处理的方法。对扩展卡尔曼滤波算法进行了深入分析,并结合GPS应用建立了系统的动态模型,对滤波算法的初值和系统噪声的进行了探讨。通过实测GPS数据对扩展卡尔曼滤波算法进行了验证,实测结果表明该算法对GPS应用系统的定位数据有较好的滤波效果,可以有效的提高GPS的定位精度。     

GPS三维姿态测量技术的探究

利用GPS进行三维姿态测量是近年新发展起来的一门应用技术,具有无累计误差、无需对准、精度高、成本低、不受气候影响等优点。通过差分处理多个GPS天线接收的载波相位可以求得载体的三维姿态角。本文从GPS三维姿态测量基本原理、模糊度求解、载波相位差分测姿实验及误差分析等几个方面对该技术进行了研究。其中,对常规模糊度求解技术进行了重点探讨,首次将在模糊度函数法基础上把解析方法应用到载波相位双差观测求解中,利用结果来实现搜索域的确定。     

基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法

针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并在标准BP算法基础上,采用限制初始权值和阈值?动态删减隐含层节点数和修改激活函数的改进算法,从而减小BP算法在GPS/SINS组合姿态测量过程中的训练误差,提高网络训练的相应速度及精度?最后通过算法仿真和分析结果图得出改进后的BP神经网络算法在GPS/SINS组合姿态测量系统中高效可行,且测姿性能优越?     

基于单目视频的退火粒子滤波方法的姿态恢复技术研究

基于单目视频的退火粒子滤波方法的姿态恢复技术,将经典的退火粒子滤波方法应用于单目视频姿态恢复当中,利用蒙特卡罗随机实例重采样,更新姿态粒子的权重,并预测新的姿态,最终得到近似最优的姿态．实验验证了该方法的有效性和准确性．     

一种油运船舶的组合姿态测量模型

实时准确地测量船舶姿态,对船舶运输安全作业、舰船减摇控制等具有重要意义.对坐标系及其转换关系进行了定义,推导构建了基于加表、陀螺和GPS的组合姿态测量系统测量元件模型和全量模型,通过状态方程和测量方程的分析推导对全量模型进行了线性化处理,并对连续系统模型作了离散化处理.依据姿态角、陀螺漂移和速度的误差状态方程,引进GPS测量值,对系统状态进行卡尔曼信息滤波估计,从而得到陀螺的漂移误差,使姿态角的测量达到良好的效果.     

提高载车定位与卫星跟踪精度的多信息融合系统研究

基于应用背景对移动卫星通信车辆精确定位和实时动态通信的要求,提出了一种新的基于激光陀螺捷联导航系统（LINS）、光电编码器（OEC）、GPS、信标组合的载车精确导航定位与同步卫星实时跟踪方案．方案以LINS／OEC组合作为核心单元,GPS、信标作为辅助信息,研究了基于联邦滤波的信息融合策略,给出了融合系数的选取方法．论文在车辆移动卫星通信系统中创造性地引入光电编码器组合以提高姿态保持精度和系统自主定位精度,并有效降低系统对GPS的依赖性．大量试验研究表明采用该技术与融合方法后,载车在长时间、不同路况动态工作时,其定位精度CEP值在10m以内,天线姿态跟踪精度保持在±0．05°范围内,尤其在较长时间内系统受遮挡条件下,其定位、姿态跟踪精度较未组合光电编码器前的系统提高达50％以上．     

基于OpenGL的虚拟环境建模技术的研究

文中讨论了基于几何和基于图像的虚拟环境建模技术,并以此开发出一个虚拟环境的建模系统.系统以OpenGL和Visual C 6.0为开发平台,可方便的进行虚拟场景的建模,并具有光照、纹理映射等真实感增强处理方法.建立的虚拟场景立体视觉效果明显,且兼顾了场景的实时性和可交互性.     

基于OpenGL的山体模型算法及其可视化

根据一种常见的山体形态,利用OpenGL基本图元构造了一种可控、易扩展的山体模型算法.并结合Open-GL的颜色渲染、纹理映射和光照处理等真实感技术,实现了从单个山体到山体群的形态可视化,为模型的应用奠定了基础.试验结果表明,该模型简单易用,扩展性强,可用于实时渲染的CAD建模系统及其它三维场景建模系统中.     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

航模驱鸟系统中航模姿态位置信息采集的实现

介绍了一种机场航模驱鸟系统 ,用于采集航模姿态位置信息。该系统利用GPS采集航模的位置和速度信息 ,利用电子罗盘采集航模的姿态角度信息 ,经单片机处理后通过数传电台发送到地面监控系统进行实时仿真 ,操纵者可以通过计算机的屏幕观察航模飞行的姿态 ,远程控制航模的飞行 ,进行有效的驱鸟操作。该系统的使用 ,大大增加了航模的驱鸟范围 ,同时也提高了航模的飞行安全性。     

采用双天线GPS/INS系统的汽车侧偏角和轮胎侧偏刚度估测法

介绍了测姿原理,分析了采用单天线GPS/INS组合测量方式的运动学卡尔曼滤波器在车辆侧倾和传感器发生漂移时存在的加速度偏差测量的延时问题,提出了直接测量车辆侧倾角和传感器漂移的双天线GPS/INS测量方法,并利用该测量方法对车辆和轮胎的侧偏角以及轮胎的侧偏刚度进行了估测.测试结果表明:采用双天线GPS方法测量的侧偏角和...     

单天线GPS接收机载体姿态测定分析

该文研究了利用单天线GPS接收机的输出信息来实时确定载体姿态的基本原理与方法。文中的GPS载体姿态是指关于载体飞行速度矢量轴的新系偏航角、航迹角和新系滚转角，亦称为新系姿态。文中对姿态测定的分析包括利用GPS接收机配合软件LABMON46输出的原始信息来分析速度矢量的求解方案；利用卡而曼滤波模型对速度信息进行处理得到相应的加速度信息；根据前面2步求得的速度和加速度给出解算载体新系姿态的方法；最后给出常规姿态与新系姿态的关系和对照说明。     

陆基MMS中GPS/INS滤波器的探讨

陆基MMS(移动测图系统)是为满足现代工程建设和地理信息系统建立对数据采集的实时化和周期化要求而设计的3S(GPS,GIS,RS)集成系统.陆基MMS一般采用GPS(全球定位系统)和INS(惯性导航系统)的组合系统对载体进行定位,再由其它测图传感器获取载体与所测目标的相对空间位置关系,从而最终测取目标的地学空间位置.因此GPS/INS组合系统的精度对整个MMS的精度影响很大.目前,GPS/INS组合系统普遍采用卡尔曼滤波对两者的观测值进行滤波,但这种方法有不足之处.本文回顾了卡尔曼滤波在GPS/INS中的应用,提出了相应的改进方法,进而为改善MMS精度提出了举措.