轨道机动航天器SINS/GPS自主组合导航算法

为了实现空间机动目标的自主导航,提出了一种基于地心惯性坐标系的轨道机动航天器SINS/GPS自主组合导航算法.首先分析了轨道机动航天器的特点,选取地心惯性坐标系作为导航坐标系.然后建立了导航滤波器的状态方程以及量测方程,其中考虑了SINS系统平台失准角、加速度计误差、陀螺仪误差和加速度计的安装位置和航天器质心之间偏差的影响.最后进行了相关的数学仿真验证,仿真结果表明,该算法可以较准确地给出位置和速度导航信息.     

SINS/GPS组合导航和末端寻的复合制导半实物仿真

针对采用SINS/GPS组合导航及末端寻的复合制导体制的制导弹药,为检验组合导航系统和制导控制系统的工作性能,设计了半实物仿真系统框架结构.设计半实物仿真时序,采用基于频率调度(FBS)机制,实现仿真的实时性和同步性.探讨并解决了仿真中多CPU时钟同步问题.仿真结果表明,捷联惯导算法正确,解算时延较小,GPS修正效果良好,组合导航系统可顺利完成中末制导交班;制导控制系统设计合理,对于静止和机动目标,落点射击精度和落角均满足设计要求.     

SINS/CNS组合模式研究

给出常用天文/惯性组合导航系统的工作方式。全捷联方式下,探讨SINS/CNS系统的三种组合模式。介绍各组合模式的原理,基于最优估计的组合模式,无推导给出系统状态方程和量测方程,对各自特点进行分析总结。     

RT3000惯性GPS组合导航系统实现车辆运动高精度测量

本文以RT3000惯性\GPS组合导航系统为研究对象,进行了组合导航的技术介绍,介绍了SINS(捷联惯性)/GPS组合导航系统工作原理,采用四元数法进行姿态描述,通过捷联惯性导航计算导航参数,利用卡尔曼滤波进行修正。通过实验发现,在这些技术的支持下,SINS/GPS组合导航系统实现地面车辆的精确导航。     

景象匹配辅助的GPS/SINS组合导航算法

为提高导航系统的精度和可靠性,在全球定位系统(GPS)、捷联惯导系统(SINS)和景象匹配传感器(SM)的观测信息是以不同采样率给出时,基于Kalman滤波技术,建立系统模型,利用分布式有反馈数据融合结构,提出一种有效的景象匹配辅助GPS/SINS 组合导航算法,即GPS/SINS/SM组合导航算法.理论分析和仿真结果均表明: 在导航定位和对状态的估计精度和可靠性方面, GPS/SINS/SM组合导航的结果均优于GPS/SINS或GPS/SM组合导航的结果,它们又优于单个系统Kalman滤波的结果.     

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?     

SINS/GPS组合导航系统的嵌入式软件设计

开发了基于SINS/GPS组合导航系统的嵌入式软件。在研究SINS/GPS组合导航基本原理的基础上,提出了软件的总体设计方案,给出了详细的软件设计过程,编写了系统的启动程序,设计了中断驱动方式的主程序结构,并通过采用汇编语言和C语言的混合编译方式完成程序的设计,通过实际应用,表明基于嵌入式软件设计的SINS/GPS组合导航系统具有较强的容错能力和余度能力。     

基于人工标志的视觉/SINS组合导航算法研究

本文针对航天器地面中性浮力实验的实验体导航问题,研究利用计算机视觉和捷联惯性导航系统（SINS）进行实验体组合导航的算法：首先对视觉导航与SINS的优缺点及其组合导航的优势互补进行了分析,提出其组合方式;然后建立了组合导航系统量测方程;最后利用卡尔曼滤波方法,实现了视觉导航图像信息与捷联惯导系统的信息融合。仿真结果表明,提出的组合导航方法提高了导航精度,具有一定的应用参考价值。     

基于UPF算法的车辆GPS/DR组合导航研究

车辆GPS/DR组合导航系统是非线性系统。采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对其进行状态估计时,系统线性化过程将导致较大的滤波误差。为了获得更好的估计性能,将一类改进的粒子滤波方法 (UPF),即以无位卡尔曼滤波(UKF)为建议密度的粒子滤波方法(PF)应用于车辆GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF方法的线性化近似过程,提高载体的定位精度。为验证该方法的有效性,将其与EKF分别用于GPS/DR组合导航系统的滤波仿真。仿真结果表明:UPF能减小导航定位误差,滤波性能明显优于EKF。     

小型无人机SINS/GPS组合导航系统研究

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,在一个装有微型化IMU模块的MUAV自驾仪上设计了MUAV的SINS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法,并对该导航系统进行了静态和动态实验。实验结果表明:采用联邦Kalman滤波能够有效的消除导航参数误差,提高导航精度。该导航系统可以满足小型无人机的导航要求。     

改进新息自适应交互多模的GPS/SINS组合导航滤波算法

针对量测噪声统计特性未知会影响GPS/SINS组合导航滤波精度的问题,提出了一种改进新息自适应的交互多模滤波算法:在估计新息协方差矩阵时,将在不同长度估计窗下得到的估计值进行加权组合,优化了估计窗口的选取;然后估计系统的量测噪声阵,并以该估计值为中心对称地构建交互多模模型集,再进行交互多模滤波,该方法解决了传统交互多模算法在噪声统计特性未知情况下模型数量与计算速度之间的矛盾。仿真结果表明:相比于标准卡尔曼滤波和单一估计窗口新息自适应交互多模滤波,该方法具有更高的滤波精度和抗干扰性。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS(Strap-down Inertial Navigation Systerm/ Globle PositionSystem)组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

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SINS/GPS/OD组合导航的列车定位方法的研究

本文设计了适合列车应用的SINS/GPS/OD组合导航系统,建立了联邦Kalman滤波模型和各子滤波器的数学模型。本文结合了联邦kalman滤波的优势,应用了容错滤波技术,提高了系统的容错能力和可靠性。最后通过仿真试验验证了该组合导航系统能为列车运行提供精确的导航参数。     

自适应Sage滤波在GPS/SINS组合导航中的应用

为了提高导弹命中目标的精度,研究了GPS/SINS组合导航系统。以组合导航系统为应用背景,在常规Kalman数学模型的基础上,提出了改进的自适应Sage-Husa滤波方法。试验结果证明:在噪声的统计特性不能确定时,改进的自适应Sage-Husa滤波与常规Kalman滤波相比,导弹命中目标的圆概率误差(CEP)由原来的62m提高到21m。改进的自适应Sage-Husa滤波方法对提高GPS/SINS组合导航系统的制导精度和可靠性是十分有效的。     

机载天文/惯性位置组合导航

为解决机载天文导航系统(CNS)的水平基准约束,实现机载天文/惯性位置组合导航,首先利用捷联惯导系统(SINS)姿态阵将天文观测坐标系下的高度角和方位角转换为导航系下的相应观测角,从而利用高度差法实现机载天文定位;为确保高度通道的可观测性,设计了气压高度表辅助的天文/惯性位置组合导航系统方案,用SINS、CNS及气压高度表冗余量测信息构成量测方程,采用Kalman滤波实现对SINS位置信息的估计。仿真结果表明,由于天文导航具有较好的定位精度,通过采用气压高度表辅助的CNS/SINS位置组合系统,有效消除了陀螺和加速度累积误差,提高了导航系统的整体定位精度。速度和姿态的估计协方差曲线收敛情况表明,位置组合的卡尔曼滤波对速度和姿态的估计也有一定效果。     

基于视觉/GPS/MEMS-SINS的微型飞行器姿态确定系统

分析了微型飞行器姿态确定系统的现状,提出利用视觉/GPS/MEMS-SINS组合导航系统确定微型飞行器姿态的方案.微型飞行器获取图像中天空和大地的特征不同,其间隐含了载体的姿态信息,在GPS和MEMS-SINS组合的基础上,将所隐含的载体姿态信息作为新增的观测量.建立了组合系统的卡尔曼滤波器模型,并进行了静态和动态仿真.结果表明,视觉/GPS/MEMS-SINS组合导航系统是微型飞行器自主姿态确定的有效方案,增加视觉姿态后,滤波器中惯性导航系统平台误差角的可观测性得到了增强,姿态估计精度也得到了提高.     

一种基于伪距的RDSS/SINS组合导航系统

基于北斗双星定位系统(RDSS)采用有源定位体制存在一定的局限性，在接收机能够测量用户至卫星的伪距信号以及在气压高度表辅助的前提下，提出了利用铷钟作为接收机内部时钟的RDSS与捷联惯导进行伪距组合的模型，建立其卡尔曼滤波的状态方程与量测方程．仿真结果表明，组合后的导航系统具有输出导航参数误差小的特点．