GPS/INS在火车安全告警系统中的应用

为了弥补目前火车车辆运行中人工统计调度工作量大、效率低等缺陷，提出了一种基于全球定位系统和惯性导航技术(GPS／INS)的火车安全告警系统的设计方案；重点讨论了GPS／INS在信息融合时所使用的卡尔曼滤波方法，避免了独立的惯性导航系统无限位置误差和GPS的1Hz慢速数据修正的问题；利用原有国家铁路网数据库进行数据修正，进一步提高了系统的精度．在此基础上设计的火车安全告警系统就能够简捷、准确地计算车辆运行里程，当车辆达到维修等级时自动进行报警提示，从而降低火车车辆调度工作的工作量及运行风险．     

GPS/INS在大比例尺数码航空摄影测量中的试验与分析

DMC数码航空相机、GPS/INS技术是近年来新的技术方法和手段,同时组合使用时,没有相应的航空摄影测量技术规范可以参照.文中通过试验区,在DMC数码相机同高精度的GPS/INS系统联结下,对外业像控布点区域网的大小、GPS/INS直接定向的精度、GPS辅助空三、和GPS/INS辅助空三的精度对比等方面进行分析总结.     

IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境.     

一种应用于GPS/低成本INS组合导航的自适应滤波算法

为了提高在全球卫星定位系统(GPS)接收机导航解更新间隔期间组合导航系统的定位精度,在分析了惯导系统(INS)误差模型的基础上,使用一种对噪声协方差矩阵进行实时自适应估计的算法改进了通常使用的标准Kalman滤波器。采集清华大学内的跑车实测数据,并使用自适应算法进行处理,结果表明:该方法可以有效地提高GPS导航解间隔期间组合导航系统的定位精度,整体定位精度可以提升近10%,在车辆行驶状态变化较大的路径中获得了最高达40%的位置精度提升。该方法易于实时实现,在实际工程实现中具有一定的应用前景。     

GPS单历元精密单点定位精度分析

普通精密单点定位主要是针对多历元观测数据,本研究重点关注单历元精密单点定位及其精度分析.在分析GPS单历元观测量误差源基础上,讨论了单历元非差精密单点定位误差;给出了单历元非差精密单点定位的解算流程,对Bjfs、Mizu、Wuhn和Lhaz等4个IGS站1天的实际观测数据分别进行了处理,单历元精密单点定位精度达到了4.5 cm,与GPS RTK结果精度一致.单历元精密单点定位只需一个测站的单一历元观测就可以进行精确定位,而GPS RTK至少需要两台仪器.     

基于PDA的GPS定位精度提高方法

阐述了在Windows CE嵌入式系统中实现PDA和GPS串行通信的方法;验证了DGPS和卡尔曼滤波器在提高GPS接收机定位精度方面的有效性;针对动态滤波器在静态定位时滤波精度下降的问题,对传统卡尔曼滤波方程作出改进,并进一步采用滤波选择结构完善卡尔曼滤波器的动静态滤波性能;利用DGPS和卡尔曼滤波器在误差消除上的互补性,设计一个由PDA接收平台、差分GPS系统和滤波选择结构组成的组合定位试验系统．试验证明,采用组合定位的方式,可以将GPS的定位精度从2．4m（2σ）提高到0．9m（2σ）．     

GPS/INS集成的数据处理

介绍了GPS和INS集成的数据处理方法.描述了作为适当算法的卡尔曼滤波的作用.讨论了建立卡尔曼滤波器的基本变量,最后探讨了卡尔曼滤波的多模型估计算法.     

基于ISRUKF的UWB/INS组合室内定位方法研究

超宽带(UWB)定位技术是室内定位领域中极具竞争力的技术,但是在室内非视距(NLOS)环境下,UWB定位技术会出现精度低和稳定性差等问题,难以满足较高的室内定位精度需求.UWB定位技术和惯性导航系统(INS)结合,可以减轻NLOS环境对UWB定位的影响,因此提出了一种基于改进平方根无迹卡尔曼滤波(ISRUKF)的UWB...     

改进的空间后方交会直接解法

经典的空间后方交会直接解法是,先解算出空间距离,求出各摄影光束的方向角,解算一个6阶方程,然后解算出外方位元素的方法,6阶方程中有18个三角函数,计算工作量较大,对此法进行改进,避免了三角函数计算,方程由6阶降为3阶,计算方便,快速计算。     

GPS／INS组合系统自适应滤波算法

研究了GPS/INS组合系统在高动态运动目标定位中的应用。根据组合系统建立状态方程，GPS观测量构成观测方程。自适应滤波过程中，通过观测数据对观测噪声进行估计，再用Sage-Husa算法在对动态噪声进行估计的同时实现状态滤波估计。计算机仿真验证了这种滤波算法的有效性。     

机载三线阵CCD摄影测量的直接解模型与精度分析

机载三线阵CCD摄影测量系统是GPS／INS与三线阵CCD相机联合工作的测量系统．通过GPS／INS给出的投影中心位置、视准轴姿态观测值及三线阵CCD像空间坐标，可以直接计算地面点在物空间的坐标．介绍直接解算的几何模型．并依据共线方程建立地面点像空间坐标与控制点或同名点物空间坐标的关系．从而把问题归结为间接平差，给出了平差的误差方程．最后对直接解算模型进行了精度分析．     

GPS／INS组合系统在飞船自主定位中的应用

为了提高绕地飞船的自主定位精度，又不至于增大定位系统的体积和重量，采用紧密组合方式构成了GPS／INS定位系统，研究了在绕地飞船自主定位中的应用，根据绕地飞船运动的实际情况建立了误差状态方程和组合观测方程，仿真分析表明，建立的GPS／INS组合导航系统模型既能保证定位的高精度，又能满足目标的高动态。     

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.     

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.     

基于置信度加权的INS／BD／GPS组合导航信息融合

针对联邦卡尔曼滤波算法存在的不足,将标准卡尔曼滤波方法和置信度加权方法相结合,应用于组合导航系统.该方法利用了自适应神经网络模糊推理技术非线性、快速实时、自适应学习的优点,将滤波器的输出数据进行置信度判别,得到各个子系统加权值,最后进行加权融合得到全局输出.仿真结果表明:基于ANFIS神经网络置信度加权的组合导航信息融合技术在一定程度上抑制了数据的发散,提高了导航精度.     

基于单频伪距、伪距率GPS/INS紧组合导航系统

单频单系统型接收机的造价成本较低,为了迎合低成本的需求,并且解决在城市环境下因高楼大树遮挡导致全球卫星导航系统可见卫星数不足而无法定位的情况,本文设计了基于单频伪距、伪距率GPS/INS紧组合导航系统,详细推导了该组合导航系统的模型,并通过实验验证了当可见卫星数充足时,该系统的精度较高;当可见卫星数不足4颗时,该组合导航系统仍然可以有效的定位导航,满足一定的导航精度需求。     

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.      

多源航天光学影像的定位模型

针对星历和有理多项式系数(Rational Polynomial Coefficients,RPC)两种主要类型辅助数据的多源光学卫星影像,以地固地心直角坐标系(Earth-Centered Earth-Fixed,ECEF)作为统一的物方坐标系,在其中构建了有理函数和共线方程,对各类常见影像的辅助数据给出了相应的转换方法,进而以联合平差的方式建立了一种光学卫星影像定位的混合/集成模型,并对4种传感器影像进行了试验验证.建立的模型考虑了影像定向参数和传感器定标参数的差异,对不同航天光学影像的独立或联合定位有较广的适应性.