重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下,一般采用零速修正（zero velocity update,ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得,忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求,本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手,指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案,并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明,对于同一组跑车数据,导航时间2 h ZUPT间隔10 min,激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m,高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

GPS/速率方位惯性平台组合导航系统仿真研究

重力仪通常是在一个2轴水平平台上放置一个重力敏感器构成.如果在速率方位平台上放置一个重力敏感器,那么就能构成一个集导航与重力测量功能为一体的导航重力测量系统.该系统再加上一个GPS接收机,就构成了具有精确的重力测量和定位功能的系统.为此本文对GPS/速率方位惯性平台组合导航系统进行了研究,给出了该组合系统的计算方程、误差方程和计算机仿真结果.仿真结果表明由中低等精度的加速度计、陀螺仪和GPS构成的组合导航系统能够满足重力测量和导航要求.     

基于支持向量机的重力匹配算法

为了在重力异常特征微弱区域内实现重力辅助导航以及提高惯性导航系统在重力异常特征明显区域内的定位精度和匹配率,提出了基于支持向量机的重力匹配算法.研究了支持向量机学习样本的选取、支持向量机参数和重力粗糙度的关系,构造了用于重力匹配算法的支持向量机.经计算仿真研究表明,通过选择适当的支持向量机参数,可以实现重力辅助导航,算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,组合导航系统的定位误差在一个重力图网格左右.     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

重力扰动对惯性导航系统初始对准的影响

随着惯性器件精度的不断提高与高精度导航系统发展的需要,重力扰动成为影响惯性导航系统(inertial navigation system, INS)精度的主要误差源之一。在考虑垂线偏差和重力异常的同时,首先利用解析法推导了重力扰动影响初始对准失准角的误差方程,并将其转化为姿态角误差方程。然后,分析并建立了INS的速度、位置和姿态的误差方程。最后,利用仿真实验验证了重力扰动对INS初始对准的影响。理论分析及仿真实验表明,重力扰动矢量直接影响初始对准姿态角,姿态角误差仅与水平面内的垂线偏差有关,而与重力异常无关。     

机动天基平台惯性/天文组合导航的研究

为了实现机动天基平台的长时间、高精度和低成本自主导航,采用了低精度惯性导航系统和天文导航系统进行组合。以扩展卡尔曼滤波算法为基础,通过建立系统状态方程和量测方程,并进行量测方程的线性化,将捷联惯导和星敏感器分别测得的姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,从而修正捷联惯导系统的导航参数。仿真结果表明,在1000s内,平台姿态角误差稳定收敛在20?,定位误差优于纯惯导解算,证实了该方案的实用性。     

基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性.为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算.通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性.     

基于Simulink高精度组合导航系统研究与仿真

建立了基于MATLAB/Simulink的组合导航系统仿真模型,并将系统分解成一系列功能相对独立的模块,如轨迹发生模块,捷联惯导解算模块,卡尔曼滤波器模块等.研究并设计了SINS/GPS(RDSS)/CNS/SAR组合导航算法,利用无重置联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,采用全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值;通过每15分钟对导航系统进行重置,有效抑制了无重置联邦滤波器在长时间运行时的发散问题,并进行了仿真验证,仿真结果表明,该组合导航系统具有很高的导航精度,定位精度为5米,姿态精度为0.5角分,仿真模型建立正确,方法采用得当、有效.     

MIMU/GPS组合导航技术研究

介绍了MIMU/GPS组合导航系统的基本工作原理,推导了以惯导误差系数为状态参数的组合导航系统误差状态方程,应用卡尔曼滤波技术实现了MIMU/GPS组合导航计算.仿真试验表明:采用惯导误差系数代替惯导测量误差作为状态参数进行滤波计算的MIMU/GPS组合导航方法,在技术上是可行的.     

单轴旋转SINS方位陀螺漂移精确估计方法

为了减小方位陀螺漂移对单轴旋转捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)长时间定位精度影响,提出了一种方位陀螺漂移在线估计方法。对SINS误差参数进行分析,指出东向陀螺漂移和方位失准角精度决定方位陀螺漂移估计值精度。利用优化后的卡尔曼(Kalman)滤波器在线估计SINS失准角并进行补偿,在此基础上进一步使用Kalman滤波器估计惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)误差。进行了转台三轴摇摆和车载行进间验证实验,车载行进间验证实验中,IMU误差估计完成后转入到纯惯性导航,其12 h的定位误差为2.12n mile,系统定位精度满足中等精度单轴旋转SINS长时间导航需求。     

无源北斗/惯导组合导航算法研究

针对北斗卫导/惯导组合导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,并对组合导航算法的可观性进行了分析,提出了引入伪距率和前后滤波伪距之差作为观测量改善组合导航系统的可观测性。基于高稳定度的用户时钟,通过仿真验证了伪距率和前后滤波伪距之差观测量都能提供伪距不能提供的额外观测信息,都可以将钟差由不可估计变为可估计,改善组合系统的稳定性,并且提高丢星时的滤波定位精度。因此,在北斗/惯导组合导航系统中引入伪距率或前后滤波伪距之差做观测量是必要而可行的。     

月球车的惯性/天文组合导航新方法

我国月球探测二期工程将进行月面巡视探测任务,而月球车的导航和控制是任务完成的重要保障。月球车实现自主导航可以弥补地面测控的局限性,是目前亟待解决的关键技术。惯性导航和天文导航都是适用于月球车的自主导航方法,但惯性导航误差随时间积累,天文导航短时精度较低。为此,提出一种月球车自主惯性/天文组合导航新方法,通过天文导航不断对惯性导航进行校正,提高了导航的精度和可靠性。仿真结果表明,该惯性/天文组合导航方法的位置精度在25 m以内,可满足月球车长时间、长距离的高精度导航要求。     

ANFIS在车辆导航系统信息融合中应用的仿真研究

采用了一种分层级联的信息融合结构,对车辆导航系统中应用不同导航定位技术得到的定位信息进行融合。决策级融合采用基于零阶Sugeno模糊模型的ANFIS(adaptive-network-basedfuzzyinterferencesystem),根据性能指标调节最终的位置估计值中不同位置信息的权重。仿真研究的结果表明将ANFIS应用于车辆导航系统信息融合能充分利用导航信息,提高定位精度,说明文中采用的方法是可行的有效的。     

基于UKF的新型北斗/SINS组合系统直接法卡尔曼滤波

针对传统的间接法卡尔曼滤波在北斗/捷联惯导(serial inertial navigation system, SINS)组合导航系统中无法实现较高的定位精度且计算的冗余度大的缺点,提出一种基于无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）的新型组合系统滤波算法。本算法以SINS输出的导航参数及平台误差角等作为系统状态,无源北斗输出的位置速度参数作为量测,采用改进的UKF方法进行数据融合,并直接计算组合系统导航参数的最优估计。实验结果表明,新算法可以降低对伪距误差模型的精确度要求,同时避免非线性系统状态方程的线性化,简化滤波参数的调整过程,从而有效地缩短组合导航系统的解算时间,提高定位精度。     

单轴旋转SINS轴向陀螺漂移精确标校方法

为提高单轴旋转捷联惯导系统长时间导航精度,提出了一种精确标校轴向陀螺漂移的方法。在静基座条件下分析了轴向陀螺漂移、初始姿态和航向角误差对系统经纬度影响,将水平阻尼网络引入到导航算法流程中以抑制系统舒拉振荡误差。建立了经纬度误差与轴向陀螺漂移、初始航向角误差之间的数学模型,并设计了一种合理的标校流程,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确标校。对该方法进行了数学仿真与实际系统验证实验。实验结果表明,当系统陀螺漂移误差为0.01(°)/h时,经过12.5 h精确标校后轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.001(°)/h,系统的定位精度优于1.5 n mile/48 h。     

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SINS/OD失准角观测的垂线偏差测量方法

组合导航系统的姿态失准角与垂线偏差(deviation of vertical, DOV)存在对应关系,通过对姿态失准角的观测是实现DOV测量的一种有效手段。本文基于车载捷联惯性导航系统/里程计(strapdown inertial navigation system/odometer, SINS/OD)组合导航姿态失准角观测及失准角误差的递推提出一种DOV测量方法。首先,从组合导航速度误差方程出发,推导出DOV与姿态失准角之间存在复杂的耦合关系。然后,通过沿路径迭代递推的分步计算方法,由导航过程中的姿态失准角直接获取沿线的DOV。最后,仿真结果验证了该算法的有效性,且表明测量精度与行驶路径的长度有关。实验表明,行驶里程35 km的机动路径上DOV误差均值小于0.3″,终点处单点测量误差小于0.7″。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

车辆组合导航定位技术

介绍车辆导航定位及其组合导航定位技术.组合导航利用现代信息融合技术,实现对车辆组合导航的准确定位,具有全方位、全天候、自主式定位功能.着重研究了GPS/GLNOASS/MM和GPS/DR/MM三组合导航定位及跑车试验分析.跑车试验表明,车辆组合导航定位精度及可靠性比单独GPS导航定位有所提高,车辆运行效率和安全性大大改善,提高了通行能力,有效地缓解了交通拥挤状况,从而为实现交通管理"自动化"以及车辆行驶"智能化"提供了可靠的保证.     

无源北斗/高度组合导航自适应滤波算法

为了减小用户机动对无源北斗双星组合导航系统定位精度的影响,论文研究了自适应滤波定位算法.首先,在分析组合导航算法Singer模型的基础上,提出了模糊逻辑自适应滤波方案.然后,通过仿真获取系统知识,建立模糊逻辑系统,实时调整滤波器驱动噪声方差,实现滤波定位算法模型对用户机动的适应性.最后,通过仿真验证,设计的模糊逻辑自适应滤波算法能根据用户机动情况实时调整卡尔曼滤波器的驱动噪声方差参数,并能有效提高组合导航系统机动时的定位精度.