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。     

捷联惯性/多卫星系统组合导航技术研究

从提高导航系统性能出发,阐述了多卫星系统,卫星系统完整性和最佳定位卫星组合的选择等问题,研究了基于伪距、伪距率的SINS/卫星组合导航的模型,并对SINS/GPS/GLONASS/GALILEO/BD组合系统进行了仿真。通过与SINS/GPS组合系统仿真结果对比表明,SINS/多卫星系统组合对导航系统性能具有更好地提升作用,且对于提高导航系统的可靠性、安全性有较大帮助。     

基于状态变换卡尔曼滤波的DVL/SINS组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)误差定义存在的坐标系不一致的问题，将速度误差统一投影在真实导航坐标系中，基于状态变换Kalman滤波推导了更严密的SINS姿态、速度和位置误差方程。进一步地，在新定义的速度误差和SINS误差方程的基础上，构建了改进的多普勒计程仪(Doppler velocity logger, DVL)/SINS组合导航卡尔曼滤波状态模型和量测模型。仿真和船载实验表明，与常规DVL/SINS卡尔曼滤波模型相比，所提算法可以处理传统DVL/SINS误差模型中坐标系不一致问题的影响，可在一定程度上提高组合导航系统的性能。     

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。     

组合导航系统的模糊信息融合

为了解决联合卡尔曼滤波法存在的不足，文中给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法，该方法可以在线对噪声统计特性进行修改。它不仅可以对子滤波器进行自适应，而且对主滤波器的融合方式提出了全新的信息融合算法，构造一个模糊推理系统，根据实际情况由该系统得到各子滤波器的各状态估计量的不同信任权值，实时地进行加权融合，既避免了传统联合卡尔曼法的复杂计算，又提高了融合精度。最后把此法用于INS／GPS组合导航系统中，仿真结果证明该方法是有效的，实用的。     

高动态GPS/INS组合导航算法研究

首先介绍了新型深组合GPS/INS系统原理图及组合导航滤波算法。在该算法中,组合卡尔曼滤波器除完成INS误差及GPS接收机时钟误差的估计外,还参与了GPS码跟踪,即完成传统码跟踪环中环路滤波器的功能。采用自适应码跟踪误差估计器补偿组合卡尔曼滤波器测量值中的相关分量,从而消除了传统组合中不稳定的主要根源。然后进行了计算机仿真计算,仿真结果表明,新型深组合GPS/INS导航算法适用于机动性较高的载体。     

捷联惯性/卫星超紧组合导航技术综述与展望

捷联惯性/卫星超紧组合导航技术是当前导航制导领域研究的热点和难点,对此研究具有重要的理论意义和应用价值,国内外研究者众多。但由于对超紧组合技术研究的出发点和应用对象不同,研究者所提出的超紧组合系统结构和原理不完全一致,针对这种混杂现象,目前尚无统一的分类标准。综合了捷联惯性/卫星超紧组合导航技术国内外发展现状,对现有超紧组合技术原理进行了详细分析,并在总结各类超紧组合结构的技术特点基础之上,将其分为基于相关数据浅度融合超紧组合、基于相关数据深度融合超紧组合和基于伪距数据超紧组合3种。最后,对捷联惯性/卫星超紧组合技术未来的发展趋势进行了展望。     

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.     

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%.     

基于加速度补偿的惯性行人导航非零速区间姿态估计CKF算法

姿态估计是导航解算的基础，在基于足绑式惯性测量单元的行人导航系统中，由于足部运动加速度变化频繁且剧烈，使得常见的姿态融合算法精度下降。为了减小运动加速度对姿态解算的影响，通过数据分析定义了可以进行加速度补偿的拟合区间，在零速检测的基础上给出了拟合区间的判定方法，提出了对加速度计的输出进行一阶拟合补偿的方案，并设计了能完成后续行人导航姿态估计任务的容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)算法，在非拟合区间则采用三子样旋转矢量法进行姿态更新。在数值仿真中，将所提算法与纯三子样旋转矢量法进行了对比分析，对算法精度进行了测试，在行人导航试验中验证了算法的有效性。试验结果表明，在行走过程中及出现较大运动加速度的情况下，加入加速度补偿的CKF姿态估计精度平均提高了35.3%。在矩形闭合路径试验中，起终点水平误差降低了56.3%,起终点高度误差降低了20.3%。     

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.     

绕地飞行器GPS/INS组合测量系统

采用全球定位系统 /惯性导航系统 (globalpositioningsystem/inertialnavigationsystem ,GPS/INS)组合方式实现对绕地飞行器定位和姿态测量。通过对可观测性能分析 ,得出了这样的结论 :仅用伪距和伪距变化率为观测量的组合系统对姿态角误差的可观测性较差。引入GPS载波测量信息作为观测量 ,可以提高姿态测量的可靠性和准确性。采用接收机自主完整性检测 (receiverautonomousintegritymonitoring ,RAIM)技术实时剔除异常数据 ,总结一种改进的自适应滤波算法进行数据处理 ,较之常规的Kalman滤波算法 ,收敛速度更快 ,平稳性更好。计算机仿真验证了算法的有效性     

INS/双星组合导航半实物仿真研究

对INS/双星跑车试验数据进行了分析和处理,采用小波分解的方法去除了定点定位试验中的测量噪声,并对双星接收机的常值偏移进行了估计,仿真结果表明双星系统的定位精度在20米之内。在跑车试验中使用递推最小二乘法和Kalman滤波技术对INS/双星的位置组合方案进行了仿真。仿真结果表明,Kalman滤波技术比最小二乘算法具有更高的估计精度,它能有效地降低INS的位置误差。     

未知噪声统计的交错估计GPS导航定位算法

将未知噪声统计量的估计与信号状态估计交替进行的算法引入 Ｇ Ｐ Ｓ定位,计算机模拟结果表明效果很好。     

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。     

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…     

改进的DGPS/INS/视觉组合导航算法研究

为了满足智能车辆的高精度、实时性和高可靠性的自主导航的需要,提出了一种GPS/机器视觉共同辅助SINS的多采样的智能车辆组合导航算法。该算法不仅包括GPS和SINS形成的位姿速度观测信息,还包括机器视觉形成的位置观测信息。在子滤波器中采用自适应选权滤波算法,抑制了滤波发散,提高了滤波精度。还提出了一种改进的基于估计协方差阵的奇异值分解的动态自适应调节信息分配系数的算法,可有效提高系统的状态估计精度。通过仿真实验验证,该导航系统能为智能车辆提供丰富的导航信息,实现了厘米级的导航精度和容错性,即使在GPS出现较长时间的中断时,仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。