航弹SINS/GPS组合导航系统半实物仿真试验设计

针对某型远程航空弹药SINS/GPS组合导航系统的组成,设计了SINS/GPS组合导航的半实物仿真试验框架结构,探讨了在试验过程中多机时钟同步的问题,检验了捷联惯导系统导航计算机的解算性能和GPS信息的修正效果.试验结果表明,捷联惯导系统的算法正确,解算精度和解算时延满足控制系统的要求,GPS信息修正效果良好,SINS/GPS组合导航系统可以应用到航空弹药的制导与控制系统中.     

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.     

机载捷联惯导的导航计算模型与精度分析

探讨了当地水平坐标系中捷联惯导的导航计算模型和详细计算步骤.通过实测数据解算,分析捷联惯导系统的误差特性.采用卡尔曼滤波进行全球定位系统/捷联惯导(GPS/SINS)松散组合,并对组合导航计算结果作卡尔曼平滑.实验表明,捷联惯导的坐标误差呈抛物线形式增长,短时间内能提供高精度的导航参数,其1 min以内的坐标误差小于2m.将SINS与GPS构成组合导航系统,可以集两者之所长,使整个系统的可靠性和完整性优于其中任何一个子系统.     

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。     

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。     

GPS失效下的无人机组合导航系统

针对电力巡线无人机GPS失效下的导航问题,鉴于单一的惯性导航系统导航精度不高及高度通道发散的缺陷,利用电力巡线无人机必须配备的CCD高清相机构成单目视觉系统,组成基于单目视觉系统、气压高度计辅助的捷联惯性导航系统。系统通过事先设定的定位点信息修正导航系统的导航参数。文中给出了系统总体设计方案,建立了包括元件误差模型在内的组合导航系统模型,并进行组合导航与SINS导航对比的数值仿真。仿真结果表明,组合导航系统具有较好的容错性能,其导航精度和可靠性均有提高。     

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。     

基于量子遗传算法的RBF神经网络智能滤波组合导航算法

组合导航中标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波存在容错性和鲁棒性不足,处理非线性信号能力较弱的缺点.提出了基于量子遗传算法的RBF神经网络的智能滤波组合导航算法,通过RBF神经网络调节卡尔曼滤波增益,而神经网络参数由量子遗传算法进行调整优化.对捷联惯导系统(SINS)/全球卫星定位系统(GPS)组合导航系统进行了仿真实验,结果表明:该算法提高了导航定位的精度、鲁棒性和可靠性.     

基于故障状态检测的惯性/卫星信息融合技术

为了提高惯性/卫星组合导航系统的可靠性及导航信息的精度,设计了SINS/GPS/Galileo/RDSS组合导航多信息融合方案,采用基于概率分布的残差χ2故障检测方法提高组合导航系统的容错性和可靠性.在此基础上采用了基于故障状态检测的新型自适应信息分配算法,并建立导航系统的数学模型,给出其状态方程、测量方程.最后将新算...     

基于EKF的GNSS/SINS组合导航系统应用

针对单一定位系统无法得到连续、稳定可靠的导航信息的问题,将全球卫星导航系统(GNSS)与捷联惯性导航系统(SINS)进行组合,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对这两种导航系统的定位信息进行融合,以获得更加稳定、精确的定位结果。将GNSS与SINS组合,可以弥补GNSS卫星信号失锁、数据更新频率低、无法获得姿态信息以及SINS定位误差累积等单导航系统定位的不足。通过车载实验采集定位数据,并分别进行SINS单独导航及GNSS/SINS组合导航解算,由实验结果可以看出,与SINS单独导航相比,GNSS/SINS组合导航系统的定位误差能快速收敛,并保持较高的精度,其中位置误差精度达到厘米级,速度的最大误差大约在0.1m·s-1以内,姿态的最大误差大约在0.2°以内。     

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。     

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。     

SINS/GPS/BD2/DVL船舶组合导航联邦滤波算法研究

针对于船舶在长期高速度航行的过程中,捷联惯性导航SINS存在着误差积累,GPS和北斗导航容易受环境干扰,从而不能满足长期高精度导航定位需要,提出了 SINS/GPS/BD2/DVL 组合导航联邦滤波算法。建立了SINS、GPS、BD2、DVL的误差模型,研究了滤波器的组合形式,并详细阐述了联邦滤波器的算法。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,具有重要的工程应用价值。     

基于自适应滤波的SINS/DVL组合导航系统

以水下运载体为研究对象,给出一种线性的捷联惯导系统(SINS)误差数学模型,根据多普勒测速仪(DVL)测速的误差特点建立其误差方程,并以捷联惯导系统为主导航设备建立SINS/DVL组合导航系统数学模型.考虑到DVL测速易受水中复杂环境的影响,将Sage-Husa自适应滤波算法引入SINS/DVL组合导航系统.针对Sage-Husa自适应滤波器长时间滤波后自适应程度下降的问题,引入滤波收敛判据对其进行改进,以自适应调节噪声估计器对不同时刻信息利用的权值.仿真结果表明:该基于自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航系统稳定性好,且具有较高的导航精度.     

惯导系统/全球定位系统/多普勒计程仪的船舶组合导航联邦滤波算法研究

针对于船舶在长期高速度航行的过程中,捷联惯性导航SINS存在着误差积累,GPS和北斗导航容易受环境干扰,从而不能满足长期高精度导航定位需要,提出了SINS/GPS/BD2/DVL组合导航联邦滤波算法。建立了SINS、GPS、BD2、DVL的误差模型,研究了滤波器的组合形式,并详细阐述了联邦滤波器的算法。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,具有重要的工程应用价值。     

利用TMS320VC33自带同步串口实现双DSP无缝连接

以基于TMS320VC33 DSP开发的光纤陀螺SINS／GPS组合导航系统板为模型，介绍了TMS320VC33同步串口的原理，对串口的各个存储器映射寄存器进行了正确的设置，并利用定时器发送数据，成功实现双VC33之间的无缝连接，为SINS／GPS组合导航的数据传输提供了快速可靠的硬件保证．     

采用双机协同的指令修正惯性中制导方法

为了修正中远距空空导弹惯性中制导过程中的导航误差,提出了采用双机协同的指令修正惯性中制导方法。首先,建立中制导段的运动方程,介绍双机协同探测获取导弹位置信息和角度信息的原理,给出弹上计算机解算导航信息的方法;其次,设计含有指令修正的捷联惯性导航系统(SINS),列出系统的状态方程和量测方程;最后,为解决导航系统的非线性问题,引入无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。仿真结果表明:双机协同定位方法能够在一定的精度范围内解算出导弹的导航信息,UKF算法能很好地解决导航系统的非线性问题,采用双机协同的指令修正方法能够修正SINS的导航误差,提高中制导的精度。     

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。     

基于SINS/星敏感器的组合导航模式

针对利用捷联惯导系统导航的不足,提出了一种基于捷联惯导系统/星敏感器的新组合导航模式,来提高飞行器导航的精度和速度.利用星敏感器得到恒星星光矢量在星敏感器CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中对应的坐标值,然后分别进行坐标变换得到星光矢量在数学平台坐标系和地理坐标系中的坐标角度值.以Kalman滤波为基础,将所得到的星光坐标角度值和姿态角速度进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角参数.详细推导了SINS/星光的组合导航算法,并通过仿真证实了该方案可提高导航系统的精度和速度,有较好的容错性和环境适应性,具有实际使用价值.