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.     

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。     

自适应Sage滤波在GPS/SINS组合导航中的应用

为了提高导弹命中目标的精度,研究了GPS/SINS组合导航系统。以组合导航系统为应用背景,在常规Kalman数学模型的基础上,提出了改进的自适应Sage-Husa滤波方法。试验结果证明:在噪声的统计特性不能确定时,改进的自适应Sage-Husa滤波与常规Kalman滤波相比,导弹命中目标的圆概率误差(CEP)由原来的62m提高到21m。改进的自适应Sage-Husa滤波方法对提高GPS/SINS组合导航系统的制导精度和可靠性是十分有效的。     

一种基于伪距的RDSS/SINS组合导航系统

基于北斗双星定位系统(RDSS)采用有源定位体制存在一定的局限性，在接收机能够测量用户至卫星的伪距信号以及在气压高度表辅助的前提下，提出了利用铷钟作为接收机内部时钟的RDSS与捷联惯导进行伪距组合的模型，建立其卡尔曼滤波的状态方程与量测方程．仿真结果表明，组合后的导航系统具有输出导航参数误差小的特点．     

一种气压高度表辅助GPS定位算法的研究

GPS单独完成定位需要至少4颗可见卫星提供导航数据,然而在某些应用场合,卫星信号可能被遮蔽或干扰,单独定位无法满足定位需求.为解决由于可观察的定位卫星数量不足无法完成定位解算的问题,采用气压高度传感器构造约束条件,引入了一种组合定位的气压高度表辅助GPS定位算法,给出了算法的迭代公式.仿真结果表明,该方法可以满足GPS信号受遮蔽条件下中等精度的定位需求,具有一定的实用价值.     

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。     

循环神经网络辅助GNSS/SINS组合导航方法及性能分析

针对GNSS信号中断时组合导航系统误差迅速发散的问题,提出了使用循环神经网络(RNN)来辅助组合导航系统的方法,RN N可以分别基于当前和过去的位置以及速度样本进行训练,使神经网络更好地处理系统中的时序信号,从而能够更加精确地预测SINS的位置和速度误差.采用无人机飞行试验数据验证了该算法在卫星信号中断时导航精度平均提升了77％,并且满足导航所需的实时性要求,与传统的径向基神经网络辅助的组合导航系统相比,其位置和速度的均方根误差平均降低了39％.     

陆用捷联惯导系统/里程计自主式组合导航技术

利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种自主式组合导航系统.用捷联惯导系统解算出的速度和里程计所测量的速度之差作为观测量,利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正,并给出了仿真结果.仿真结果表明,该组合导航系统可有效地减小速率、经度和纬度、航向角和姿态角及航迹推算下的位置等导航参数的累积误差.     

一种SINS/GPS紧组合导航系统的改进自适应扩展卡尔曼滤波算法

针对自适应扩展卡尔曼滤波算法中系统噪声协方差矩阵与量测噪声协方差矩阵不能同时被估计的问题,提出了一种改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法.该算法基于残差,主要对滤波算法中的自适应估计器进行改进,改进后可以实时估计系统噪声.基于该算法,设计了新的滤波器并应用在SINS/GPS紧组合导航系统上,可随着系统中噪声的变化而自动地调节协方差矩阵.最后,分别用扩展卡尔曼滤波和改进的自适应扩展卡尔曼滤波对SINS/GPS紧组合模型进行仿真,结果表明改进的自适应的扩展卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波的定位误差与测速误差更小,滤波的稳定性更好.      

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.     

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。     

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。     

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。     

星光导航原理及捷联惯导/星光组合导航方法研究

该文在分析星光导航原理的基础上,给出了捷联惯导/星光飞行器组合导航方案;推证了该组合导航系统的状态方程和观测方程,分析了星敏仪量测误差.结合高超声速跨大气层再入飞行体的模拟飞行轨道,进行了组合导航数学仿真.结果证实该方案能够利用星光导航信息对捷联惯导进行即时修正,表明捷联惯导/星光组合导航系统在较精确地获取载体姿态信息方面具有优越性.     

组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波器的设计

为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真,结果表明该方法是有效、实用的。