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.     

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％.     

陆基MMS中GPS/INS滤波器的探讨

陆基MMS(移动测图系统)是为满足现代工程建设和地理信息系统建立对数据采集的实时化和周期化要求而设计的3S(GPS,GIS,RS)集成系统.陆基MMS一般采用GPS(全球定位系统)和INS(惯性导航系统)的组合系统对载体进行定位,再由其它测图传感器获取载体与所测目标的相对空间位置关系,从而最终测取目标的地学空间位置.因此GPS/INS组合系统的精度对整个MMS的精度影响很大.目前,GPS/INS组合系统普遍采用卡尔曼滤波对两者的观测值进行滤波,但这种方法有不足之处.本文回顾了卡尔曼滤波在GPS/INS中的应用,提出了相应的改进方法,进而为改善MMS精度提出了举措.     

GPS/INS相对导航鲁棒扩展卡尔曼滤波方法

针对绕飞模式下追踪器与合作目标间的GPS/INS组合相对导航问题,考虑追踪器的惯量阵存在不确定性,为提高相对导航系统的精确性和稳定性,提出了一种GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 该算法采用近似线性化方法将相对导航系统中的非线性函数进行泰勒级数展开,并将线性化引起的模型误差作为不确定项来处理,结合鲁棒卡尔曼滤波算法,设计了GPS/INS组合相对导航的鲁棒扩展卡尔曼滤波算法. 仿真结果表明,该方法相对位置的估计精度为0.1 m,相对姿态的估计精度为0.001°,相对导航精度很高,且对追踪器惯量阵存在的不确定性具有很好的鲁棒性.      

GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法

传感器采样延时是多传感器信息融合过程中面临的一个重要问题,全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)的组合导航系统是智能汽车常用定位方式,但常面对GPS采样延时的问题,因而会造成对INS误差状态的错误估计,影响定位定速的精度.本文针对该问题,在传统的GPS/INS松耦合组合导航模型的基础上提出一种延时估计和补偿的算法.首先建立延时估计模型,估计时间同步误差,然后构建残差传播方程,利用残差重构的方式进行延时补偿,实现基于软件的时间同步.根据试验中对速度、位置误差及均方根误差的分析,改进的滤波算法有效地降低了GPS采样延时引入的误差,提高了定位和定速的精度.     

基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法

INS/GPS组合导航系统具有较高的导航定位精度,但在GPS信号失效时,导航定位误差会显著漂移.为解决此问题,提出了一种基于脉冲响应模型的GPS失效解决方法.首先,使用基于傅里叶基神经网络的频谱分析方法建立起INS系统机动信号与INS/GPS组合导航系统机动信号之间的频域传递函数;然后,将此频域传递函数转换到时域,得到时域脉冲响应模型;将得到的时域脉冲响应模型与INS机动信号卷积,将卷积之后的信号作为INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的过渡信号.仿真实验证明,该模型可以有效抑制INS/GPS组合导航系统在GPS信号失效时的定位误差漂移.     

惯导辅助GNSS整周模糊度快速固定

为了实现高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)动态相对定位,文章根据惯性导航系统(inertial navigation system,INS)短时间内精度较高,不易受到外界干扰的特点,提出使用INS输出的位置信息辅助确定整周模糊度算法。在分析INS精度的基础上,利用INS辅助确定模糊度,比较恢复整周模糊度所需要的时间,评估加入INS对固定整周模糊度的帮助。实验结果表明,如果出现短时间的信号失锁,在INS的辅助下,固定模糊度所需要的时间可以被大幅度缩短;当信号失锁持续2s内时,整周模糊度可以被瞬时恢复。     

一种提高GPS载波跟踪环动态特性的INS辅助方法

在高动态下,针对惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)速度辅助GPS接收过程中,由于INS输出速度的离散化导致接入环路NCO的控制量变化较大,使环路跟踪不稳定甚至失锁的问题,提出一种新的基于自适应调节的引入INS加速度与速度信息相结合的辅助方法.论文首先分析了典型二阶跟踪环在INS速度辅助下,更新率对环路性能的影响,然后建立了引入INS加速度信息辅助的自适应调节模型,推导了调节计算方法.理论分析和实验仿真结果表明,该方法较传统的速度辅助方案能有效提高GPS接收机环路跟踪的快速性和稳定性,降低环路动态应力误差和高动态下环路失锁的机率,具有较强的实用价值和工程实现基础.     

一种组合导航的自适应信息融合算法

以GPS/INS组合导航系统为应用背景,针对组合导航系统信息融合的精度与稳定性要求,将简化的Sage-Husa自适应滤波算法与指数加权衰减记忆滤波算法相结合,提出了一种改进的自适应信息融合算法.仿真表明,改进的自适应算法解决了噪声统计特性和模型参数不易确定的问题,能够有效的保证信息融合的精度和稳定性.在算法仿真的基础上,对在VC 6.0环境下算法进行了改进,给出了GPS/INS组合导航系统的结构及软件框架,通过实验验证了改进的自适应算法的实际应用价值.     

GPS/INS超紧组合系统载波相位跟踪误差研究

载波跟踪环(PLL)设计是GPS接收机设计中的关键问题,PLL的相位误差源包括相位抖动和动态应力误差.随着接收机工作平台动态性的增加,较大的动态应力误差将导致环路失锁.为适应高动态环境,GPS接收机通常采取INS辅助GPS跟踪环路的超紧组合方式来降低动态应力误差.组合系统提供的外界辅助信息不可能完全精确,所以跟踪环路在减小动态应力误差时,也会引入其他测量误差源.对GPS/INS超紧组合系统PLL跟踪误差进行了详细推导并且得出两个解析公式.仿真结果表明,对超紧组合系统的PLL跟踪误差公式推导是准确的,为PLL环路参数的最优设计提供理论参考.