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。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

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.     

多传感器数据的准分层融合法

本文针对非线性多传感器系统的状态估计问题，提出了准分层融合算法。文中，首先推出了准分层融合估计式，而后说明其算法，并讨论其性质，最后，给出其工程上可实现的结构框图。理论结果表明，该算法可用作多传感器的广义卡尔曼滤波。实际需要表明，该算法比文献￣［１］中线性系统的分层融合法更有应用前景。     

基于模糊评判的组合导航自适应信息融合方法

针对组合导航系统在载体实际运动中,存在着局部滤波器精度急剧下降和滤波发散问题,并且会给整个联合卡尔曼滤波器带来污染,提出基于模糊评判的自适应信息融合方法。给出了评价滤波器性能的滤波结果可信度定义和模糊评价方法,并在此基础上进行信息分配保持全局估计精度和控制滤波发散。理论分析与仿真结果表明,该方法比常规联合卡尔曼滤波器具有更高的精度和可靠性。     

基于改进联邦滤波的故障隔离与系统重构

为解决故障隔离与系统重构(FIR)问题提出了改进的联邦滤波算法。采用带有备份主系统的联邦滤波结构,避免了由于主系统故障而引发灾难性后果,并针对这一结构提出了分级联邦滤波FIR策略,保证在任何一个子系统故障的情况下的滤波连续性和滤波结构完整,并提高了后续故障的检测能力。在融合算法上提出了分时融合反馈的联邦滤波信息分配方式,大大降低全局被污染的可能性,并提高了系统对渐变故障的检测能力。将该算法应用于多传感器组合导航系统中,仿真结果表明在任何一个子系统故障情况下,滤波器都能提供连续、准确的导航信息。     

基于多传感器行为融合基础上的AGV导航研究

详细分析了AGV导航系统的基本行为，并建立了避障行为、目标跟踪行为、沿墙壁行驶行为和紧急停止行为的模糊规则。在此基础上，构建基于多传感器的行为融合的导航系统，并用模糊神经网络对上述规则进行学习，仿真结果表明该行为融合可获得很好的导航效果。     

基于多传感器信息融合的无人机自主精确导航技术

无人机自主导航是保证无人机成功完成各种任务的关键技术之一。随着机载传感器性能的不断提高,利用多传感器信息融合实现自主精确导航将是一个重要的发展趋势。结合目前多传感器信息融合技术在各种航行器导航应用中所取得的成果,对基于多传感器信息融合的无人机自主精确导航技术进行分析和评述。剖析了其中的关键技术,包括自主导航系统结构、误差分析和精度分配、联合滤波器以及图像传感器信息融合等;并重点对图像传感器信息融合的关键部分,包括图像融合、图像匹配和景象区域适配性分析等进行了分析;最后从技术发展和未来应用两个角度进行进一步研究工作的展望。旨在为实现无人机自主精确导航提供有益参考。     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。     

Fault tolerant navigation method for satellite based on information fusion and unscented Kalman filter

An effective autonomous navigation system for the integration of star sensor, infrared horizon sensor, magnetometer, radar altimeter and ultraviolet sensor is developed. The requirements of the integrated navigation system manager make optimum use of the various navigation sensors and allow rapid fault detection, isolation and recovery. The normal full fusion feedback method of federated unscented Kalman filter (UKF) cannot meet the needs of it. So a no-reset feedback federated Kalman filter architecture is developed and used in the autonomous navigation system. The minimal skew sigma points are chosen to improve the calculation speed. Simulation results are presented to demonstrate the advantages of the algorithm. These advantages include improved failure detection and correction, improved computational efficiency, and reliability. Additionally, its’ accuracy is higher than that of the full fusion feedback method.     

Intelligent fault-tolerant algorithm with two-stage and feedback for integrated navigation federated filtering

In order to take full advantage of federated filter in fault-tolerant design of integrated navigation system, the limitation of fault detection algorithm for gradual changing fault detection and the poor fault tolerance of global optimal fusion algorithm are the key problems to deal with. Based on theoretical analysis of the influencing factors of federated filtering fault tolerance, global fault-tolerant fusion algorithm and information sharing algorithm are proposed based on fuzzy assessment. It achieves intelligent fault-tolerant structure with two-stage and feedback, including real-time fault detection in sub-filters, and fault-tolerant fusion and information sharing in main filter. The simulation results demonstrate that the algorithm can effectively improve fault-tolerant ability and ensure relatively high positioning precision of integrated navigation system when a subsystem having gradual changing fault.     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

基于多敏感器信息融合的卫星自主导航方法研究

直接敏感地平的天文导航方法简单、可靠,其导航精度主要取决于地球敏感器精度,因此导航精度相对较低.间接敏感地平利用星敏感器观测折射星得到地平信息,但是由于折射星数量有限且观测时段较短,所以不能连续、长时间地提供观测信息.因此提出一种在直接敏感地平与间接敏感地平相结合自主导航方法基础上,分析当间接敏感地平观测不到折射星时,引入三轴磁强计观测信息作为新息,提出基于多敏感器信息融合的自主导航原理及滤波算法,通过对三种导航方法进行数值仿真及其结果的分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用.     

基于磁强计/太阳敏感器的自主导航方法

地磁场矢量是关于卫星位置的函数,利用星载三轴磁强计测量地磁场矢量,并且引入国际地磁场参考模型标准值,即可确定卫星的位置和速度。由于地磁场模型存在不确定性和长期变化性,所以单一使用磁强计自主导航精度有限。提出一种基于三轴磁强计与太阳敏感器相结合的自主导航方法,将太阳敏感器输出的高精度矢量信息与地磁场信息相结合,设计在太阳光照区和太阳阴影区两种情况下基于信息融合的组合导航原理及滤波算法并进行数值仿真,通过对仿真结果进行分析和比较,论证所设计方法既提高了系统的导航精度和鲁棒性,又有利于工程实际应用。     

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…     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...     

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.