基于频谱分析的GPS/INS组合导航系统性能探讨

分析了GPS跟踪环路的动态特性,从频域角度建立了GPS载波相位锁相环的数学建模,讨论了INS的速度估计误差,通过数学仿真验证INS的速度信息辅助GPS载波相位锁相环路的有效性。     

机载DGPS/INS组合导航系统研究

随着飞机机动性的增大和航程的加长,单一的导航系统已经无法满足机载导航要求。解决问题的方法是采用组合导航系统,本文设计了一种基于DGPS/INS的组合导航系统,系统满足高精度、长航时、高可靠性的要求。     

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。     

多传感器信息融合技术在INS/GPS组合导航系统中的应用

针对INS／GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题,提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法。文中首先介绍了信息融合的基本原理、关键技术以及常用方法,然后以INS／GPS组合为例,对组合导航系统的工作原理和模型建立进行了分析．最后对基于联合卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法进行了论述与分析．该方法可提高导航系统的计算精度和速度．有较好的容错性和环境适应性,可有效地提高导航系统的精度和可靠性,为融合导航系统的数据分析和处理提供了一个有效途径。具有实际使用价值。     

H∞滤波在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真.仿真结果表明,在GPS/INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散.     

GPS/INS/TAN组合导航系统建模与仿真

组合导航系统是提高导航系统性能价格比的有效途径,随着信息融合技术的发展,联邦滤波理论由于可以灵活地设计出精度最优或容错能力最强的组合导航系统,已受到导航界的高度重视, 在研究分析联邦卡尔曼滤波器的算法和结构特点的基础上,提出一种适用于GPS/INS/TAN组合导航系统工程应用的联邦卡尔曼滤波方案,该方案采用无复位结构既保证了容错能力,又兼顾到了导航精度和运算速度,并对组合导航系统的各分系统、子滤波器及主滤波器进行了数学建模、仿真研究和分析,结果表明:在确保整个组合系统可靠性的前提下,导航精度有了明显提高.     

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。     

SINS/OD/MM组合导航系统可观测性分析

通过对SINS/OD组合系统和SINS/MM组合系统的可观测性进行初步的定性分析。利用可观测分析的基本方法对SINS/MM/OD组合导航系统在不同机动条件下的可观测性进行了详细的分析。仿真结果表明:SINS/OD/MM组合导航系统的姿态、位置、速度均可观测;系统各状态可观测程度与载车行驶轨迹有很大关系。当载车做大的机动转弯时,能有效地提高系统方位误差角的可观测性。     

无人机组合导航系统的自适应算法研究

无人机组合导航滤波器的设计需要考虑器件和外部环境不稳定带来的影响。同时在飞行过程中也面临着组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题,从而导致滤波精度低、稳定性差,还有可能发散。采用常规卡尔曼滤波无法解决此问题。为此研究了一种基于UKF的自适应卡尔曼滤波算法。在系统噪声统计特性未知时,此算法能自动平衡状态信息与观测信息在滤波结果中的权比,实时调整状态向量和观测向量的协方差,从而提高系统的性能。仿真结果显示,使用自适应UKF算法与普通的UKF算法相比,可以获得更优的导航精度和稳定性。     

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.     

自适应滤波在GPS/IMU/MV组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应数据融合方法,该方法根据位置误差、角度误差和统计信息,采用模糊逻辑控制器对卡尔曼滤波器的增益矩阵K,测量误差协方差R,观测误差协方差Q进行实时修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态。仿真结果证明该方法比传统卡尔曼滤波具有更高的精度。     

一种基于改进自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法

在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.     

基于XPNAV和SINS的容错组合导航系统

提出一种基于脉冲星导航和捷联惯导的容错组合导航系统.捷联惯导具有自主性和不间断性的优点,可弥补脉冲星导航滤波周期较长的缺陷;脉冲星导航的长期稳定度好,可抑制捷联惯导的误差随时间发散.该系统根据轨道动力学模型和SINS估计航天器的状态,利用脉冲星导航的观测量分别修正估计误差,通过相位残差检测天体遮挡等因素引起的故障,利用联邦扩展卡尔曼滤波融合导航信息.仿真实验结果表明:同脉冲星导航方法相比,该方法具有更高的精度和更短的滤波周期,且不受天体遮挡的影响.     

卫星干扰环境下惯性/卫星组合导航系统性能试验方法

本文针对靶场惯性/卫星组合导航系统试验现状和不足,阐述了开展组合导航系统抗干扰性能测试的必要性,并分别从实装试验和仿真试验两方面,论述了测试实现的方法,通过实装测试和仿真试验案例,验证了方法的可行性。     

基于EMD-小波随机消噪模型的GPS/INS组合导航

为提高GPS/INS组合导航精度,提出了EMD-小波INS随机误差削弱模型.首先分析了GPS/INS组合系统的误差特点,给出组合导航的基本原理.基于EMD的多尺度结构,结合小波分解理论,提出基于EMD-小波的GPS/INS组合导航技术路线.采集新南威尔士大学校园内的实测数据,分别选用1s与2s的GPS采样信息和100 Hz的INS数据,进行融合试验.用随机模型消噪前后的INS数据计算导航解,并与GPS测量的位置进行比较,分析误差分布情况.结果表明,滤波后的INS自主导航解要优于滤波前.当GPS更新周期为1 s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高9.07％,13.89％,35.14％,残差最大值分别减小2.62％,19.54％,31.23％.当GPS更新周期为2s时,X,Y,Z方向上导航精度分别提高17.82％,23.46％,22.48％,残差最大值分别减小14.34％,28.85％,17.48％.     

成都-拉萨所需导航性能(RNP4)平行航路安全性评估研究

根据中国民航基于性能导航(PBN)实施路线图,2017年后,PBN航路将达到100%。目前,成都-拉萨RNP4平行航路正在协调实施。对成都-拉萨RNP4平行航路的安全评估进行了研究。首先运用改进的REICH模型介绍了平行航路碰撞风险的计算方法。其次,分析了侧向重叠概率的计算方法。侧向重叠概率由一般偏航和大偏航两部分组成。有别于之前的研究,采用更接近于实际运行现状的分离的双指数分布来描述大偏航密度函数。最后对成都-拉萨RNP4平行航路的碰撞风险进行了评估。评估结果满足安全目标水平的要求,也表明该方法是可行的。