基于SINS/GNSS/轮速的列车组合导航算法研究

铁路沿线复杂环境下的精确定位是目前列车导航的技术难点.经典的SINS/GNSS(Strapdown Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System)组合导航方案在卫导信号被遮挡等情况下由SINS继续导航,但低成本惯导器件会随着时间出现误差累积....     

基于降阶模型的GPS/PINS组合导航试验研究

卡尔曼滤波器的计算负担与其阶数的三次方成正比，为了研究GPS／PINS（Platform Inertial Navigationsystem）组合导航系统的性能，基于卡尔曼滤波器降阶模型，设计了GPS／PINS实时组合导航跑车试验系统，跑车试验过程中实时采集GPS的位置和速度信息以及平台惯组的加速度和姿态角等信息，进行滤波解算，实时输出解算结果。为评估二者的组合效果，同时接入差分高精度GPS，跟组合结果进行比对。试验结果表明，基于降阶模型的组合导航系统可以满意的完成导航任务。     

基于粒子滤波器的SLAM的仿真研究

机器人同时定位与精确地图创建能力是自主移动机器人的先决条件。SLAM的很多实现方法无法解决有大量环境特征的环境。应用粒子滤波器和卡尔曼滤波器分别估计机器人位姿和环境特征的后验概率分布。这个算法的基础是把后验概率分解成路径的后验概率和环境特征的后验概率分布。为避免衰竭问题,在粒子滤波器的重采样阶段,除了用权值选取粒子,还在更新阶段直接注入从传感器数据生成的少量粒子。仿真结果显示这个算法可以用100个粒子处理5000个环境特征的优越性。     

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.     

基于模糊评判的组合导航自适应信息融合方法

针对组合导航系统在载体实际运动中,存在着局部滤波器精度急剧下降和滤波发散问题,并且会给整个联合卡尔曼滤波器带来污染,提出基于模糊评判的自适应信息融合方法。给出了评价滤波器性能的滤波结果可信度定义和模糊评价方法,并在此基础上进行信息分配保持全局估计精度和控制滤波发散。理论分析与仿真结果表明,该方法比常规联合卡尔曼滤波器具有更高的精度和可靠性。     

ARS辅助SINS/BDS组合导航系统性能仿真分析

捷联惯导／北斗双星定位组合系统（SINS／BDS）可采用间段组合的方式以避免“北斗”系统有源定位暴露目标的缺点；多普勒主动雷达导引头（ARS）可利用波束速度连续辅助惯导，弥补“北斗”系统无速度信息、不能全程使用的缺点。以巡航导弹为应用对象构建了SINS／BDS／ARS卡尔曼组合导航滤波器，探讨利用ARS提高SINS／BDS组合系统精度的潜力。研究表明ARS辅助可降低BDS接收机关闭期间SINS导航误差的增长速度，加快BDS接收机工作期间SINS／BDS组合速度信息的收敛速度，转向机动时辅助效果更好。利用该方法可在不增加设备和成本的前提下提高SINS／BDS组合导航系统精度，降低惯性器件的精度，缩减BDS接收机工作时间，具有一定的应用潜力。     

INS/双星组合导航系统仿真平台研究

建立了INS／双星组合导航系统仿真研究平台，提出了双星系统中2种误差的建模方法，即定位信息滞后误差和接收机定位零偏的建模方法，并详细地介绍了跑车试验方案、软件设计和测试，为INS／双星组合导航系统的仿真／半物理仿真研究提供了一个仿真平台。     

MIMU/GPS组合导航建模及GPS时间延迟补偿算法研究

针对MIMU/GPS组合导航误差状态方程建模问题,利用惯导误差系数替代惯导测量误差作为状态向量,推导了新的组合导航误差状态方程。然后针对MIMU/GPS组合导航的数据时间同步问题,提出了一种新的GPS时间延迟补偿算法。该算法将GPS信息真实时间点上的MIMU状态参数与GPS信息进行组合滤波,并结合卡尔曼滤波状态转移矩阵将组合滤波的结果递推到当前时刻,作为MIMU下一步计算的初值,解决了组合导航数据的时间同步问题。仿真计算表明:新的组合导航模型具有较高的计算精度,时间延迟补偿算法有效可行。     

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。     

一种基于自适应粒子滤波的捷联初始对准方法研究

针对传统自适应粒子滤波算法的计算负荷太大问题,在Fox的K-L距离采样的基础上,给出一种新的求解七值的方法,将k值的计算从采样过程中分离出来,大大降低算法的复杂度,减少计算量,避免死循环发生.曩后,将该算法应用到大失准角情况下捷联惯导系统动基座初始对准中,并与扩展卡尔曼滤波算法,标准粒子滤波算法和传统自适应粒子滤波算法进行了比较,仿真结果表明简化的自适应粒子滤波算法在保持高精度的同时,有效地提高了算法的计算速度,因此更适合于捷联惯导系统动基座初始对准.     

UKF滤波方法及其在车辆导航状态估计中的应用

在车载导航系统中，通常采用EKF作为状态估计方法提高导航的精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷，因此将其用于导航系统的非线性估计时，存在估计误差，从而影响导航系统的精度。为了获得更高的导航精度，将一种新的滤波方法-UKF方法用于车载导航系统的状态估计中。对一个车载DR／GPS组合系统，将EKF和UKF方法分别进行了滤波仿真。仿真结果表明：在车载导航状态估计中，UKF方法优于EKF方法。     

基于IEK-PF的多传感器序贯融合跟踪

针对粒子滤波中得到优化的重要性密度函数比较困难的问题,将迭代扩展卡尔曼滤波和序贯融合与粒子滤波相结合,应于雷达和红外多传感器目标融合跟踪.利用基于迭代扩展卡尔曼滤波的序贯融合算法得到的系统状态更新矩阵和误差协方差矩阵来构造粒子滤波的重要性密度函数,使重要性密度函数能够融入最新观测信息的同时,更加符合真实状态的后验概率分布.仿真结果表明基于序贯融合的迭代扩展卡尔曼粒子滤波(IEK-PF)能提高状态估计的精度.     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

基于模糊控制的舰船组合导航Kalman滤波器

经典的舰船组合导航Kalman滤波器对异常量测值处理过于简单 (只分为野值、正常值 ) ,致使包含新息的略大于正常值的量测数据失去作用 ,从而使滤波器产生波动。为克服这一弊端 ,提出在滤波器中加入模糊控制器 ,模糊规则由专家确定 ,对不同类型的滤波新息进行判别后加权处理 ,从而增强滤波器对野值的适应能力。计算机仿真结果表明 ,模糊控制器的加入可以提高滤波器工作的稳定性和可靠性     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

探测器自主导航的UD-EKF粒子滤波算法研究

用UD分解改进EKF粒子滤波算法,并将其应用于基于星光仰角测量的探测器自主导航方案.UD-EKF是基于递推的UD协方差分解滤波算法,该方法减少了计算舍入误差的影响以及计算机的计算量和数据存储量.用UD-EKF更新粒子,提高了滤波精度,缩短了运行时间,通过计算机仿真证实了其可行性.     

改进粒子滤波在捷联惯导系统姿态确定中的应用

捷联惯导系统姿态确定问题本质上是一个非线生滤波估计问题.针对传统的扩展卡尔曼滤波不再适用于非线性和非高斯分布的系统,和一般粒子滤波存在粒子退化和粒子耗尽等问题,提出了将马尔可夫链蒙特卡罗(MCVC)正则粒子滤波算法应用于捷联惯导系统的姿态确定中.计算机仿真表明了该方法在加快收敛速度、提高姿态精度和自适应调整粒子个数方面的有效性和可行性.     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

Study on Federated Architecture for GPS/INS/TRN Integrated Navigation System

1.INTRODUCTIONModernflighttasksrequiremoreandmoreontheprecisionreliabilityofnavigationsystem.Theobjectiveforthedevelopmentofmodernilltegratednavigationsystemistoprovidesatisfiedperformancewithsynthesisandtobefault--tolerallt.Popularapproachesoftenuseaninertialnavigationsystem(INS)asareferencesystemandtheothersensorsasbangsystemsforfailurerobustilltegratednavigationsystem[1].Inmodernmilitaryapplications(e.g.battleplane,Iinssile,etc.),positioningprecisioniscommonlydemandedtobelimitedwithin…