紧耦合GPS/INS组合导航技术仿真研究

提出了一种改进的惯性导航系统(inertial navigation system, INS)辅助GPS载波跟踪算法,设计了一种基于伪距/伪距率组合的信息融合算法,并对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明：在紧耦合GPS/INS组合导航系统中,惯导对GPS跟踪环路的辅助,可以保证接收机环路滤波器在窄带宽下仍能正常工作;基于伪距/伪距率的GPS/INS信息融合方法,使组合导航系统在GPS接收机接收的卫星少于4颗的时候仍能有效地利用GPS导航信息,同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正,提高了整个组合导航系统的导航精度。     

基于自适应航迹融合算法的GPS／SINS紧组合导航系统研究

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案.设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹.数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力.     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

分布式INS/GPS组合导航仿真器开发

在研制INS/GPS组合导航系统之前建立INS/GPS组合导航仿真器系统是节约研制成本和缩短开发周期的有效途径,利用多台计算机搭建分布式组合导航仿真器能够更逼真的对系统进行仿真。该仿真器由GPS仿真子系统、INS仿真子系统和INS/GPS组合导航仿真子系统三大部分组成,对该系统之间的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述,对比较难解决的系统同步问题提出了解决方法。最终的设计方案已成功的应用于某飞机仿真系统中。     

基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法

雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目标运动状态，同时保持传感器坐标系内所固有的量测误差。通过仿真，将它与基于传统的量测转换方法的交互作用多模型算法进行比较，表明了该算法的有效性和优越性。     

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。     

船用平台式INS光学标校初始对准方法研究

为了解决航海型平台式惯性导航系统（INS）非自主式初始对准问题，建立了不同观测量条件下统一的INS初始对准方程。通过系统可观测性分析，得出增加外部姿态角的观测信息将有效提高INS平台失准角和惯性元件误差的估计能力的结论。设计出一种独特的可测量低动态载体两维姿态的高精度光学测量系统（OCS）用以提高航海型平台式INS初始对准精度。建立OCS／GPS／计程仪（LOG）／INS初始对准卡尔曼滤波器，并进行了基于部分试验数据的数字仿真，与传统的基于位置和速度的GPS／LOG／INS初始对准方法相比，基于OCS的系统不仅缩短了对准时间，还有效改善了系统惯性元件的误差估计精度。     

FLAKF在无陀螺惯性测量组合中的应用

在无陀螺惯性测量组合（non gyro inertial measurement unit, NGIMU）导航计算中,由于加速度计输出动态噪声的存在,造成误差随时间迅速累积。采用传统卡尔曼滤波方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显。针对上述噪声统计特性不易确定的问题,基于NGIMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波(fuzzy logic adaptive Kalman filter, FLAKF)方法进行NGIMU/GPS组合导航系统设计。该FLAKF方法通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了FLAKF方法的可行性。     

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.     

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。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

EKF与UKF在紧耦合组合导航系统中的应用

为了检验扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)与无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)在紧耦合组合导航系统中的性能,给出了地心地球固连(earth-centered earth-fixed,ECEF)坐标系下惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差方程.将该方程作为系统方程,GPS伪距测量方程作为系统测量方程,推导得出了EKF和UKF的滤波方程.仿真验证了EKF和UKF可以良好地应用于紧耦合系统,其定位精度优于单独使用GPS信息得到的导航解,UKF与EKF二者性能相当,UKF略优.     

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。     

基于冗余量测的GNSS多路径误差抑制算法

针对惯性/卫星组合导航系统中,全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)量测受多径效应影响的问题,提出了一种基于冗余量测的GNSS多径误差抑制方案。该方案包含了一个基于量测新息的GNSS多径误差卡方检验器和一个自适应Kalman滤波器。首先,通过卡方检验来判断量测新息零均值的特性丧失与否以检测GNSS量测中的多径误差。当检测到量测中存在多径误差时,自适应滤波器根据惯性导航系统的冗余量测估计出当前GNSS测量噪声协方差阵,以合理调节量测权重,增强滤波性能。最后,通过仿真与实际跑车试验,验证了该方案能够有效抑制GNSS多径误差,提高了导航精度。     

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。     

基于平方根UKF的车辆组合导航

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在车辆导航中存在着计算复杂、线性化误差大等缺点,将一种新的非线性滤波方法--平方根UKF方法(SRUKF)用于车辆GPS/DR组合导航中.和普遍采用的EKF方法相比,SRUKF方法不仅提高了车辆组合定位的精度和稳定性;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobi-an矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现.为了检验其有效性,将两种方法分剐对车辆GPS/DR组合导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明SRUKF方法明显优于EKF方法,是车辆组合导航中一种更理想的非线性滤波方法,真正实现了车辆低成本、高精度的实时定位.