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.     

GPS/GLONASS组合导航定位技术在ITS中的应用

采用先进的组合导航技术 ,将现存的两种 GPS( Global Positioning System )和 GLONASS( Global Navigation Satellite System)全球卫星导航系统结合一起 ,可以充分发挥 GPS和 GLONASS各自优势 ,并可优劣互补 .GPS/GLONASS组合定位导航 ,利用先进的组合技术 ,充分利用 GLONASS无 SA影响的特点 ,提供可靠性高、完善性好的高精度定位服务 ,使得整个系统可视卫星的数目增加多 ,可在任何地方有较大高度角的卫星提供选择 ,从而改善了卫星几何位置配置 ,提高了系统的可靠性 .将 GPS/GLONASS组合定位导航技术应用于 ITS中的车辆定位导航 ,可以提供全方位、全天候、多星定位车辆导航的服务功能 ,为实现道路交通管理“自动化”、车辆行驶“智能化”提供可靠的技术保证 ,具有良好的应用价值和实用价值 .     

基于Matlab/xPC的车载组合导航半实物仿真平台

利用Matlab的RTW工具箱和xPC目标,建立一台宿主机和两台目标机的系统结构,设计并实现了车载INS/GPS/里程计组合导航半实物仿真平台.该平台包括车辆运动模拟子系统和组合导航子系统两部分,两个目标机分别控制两个子系统.车辆运动模拟子系统通过二自由度运动实验台模拟车辆的平动和转动,仿真车辆运动状态;组合导航子系统在仿真的车辆运动环境下实现1NS/GPS/里程计的组合导航.车载组合导航平台能够用于组合导航软件的开发与测试,可以节约研究成本,加快开发周期.     

MIMU/GPS组合导航技术研究

介绍了MIMU/GPS组合导航系统的基本工作原理,推导了以惯导误差系数为状态参数的组合导航系统误差状态方程,应用卡尔曼滤波技术实现了MIMU/GPS组合导航计算.仿真试验表明:采用惯导误差系数代替惯导测量误差作为状态参数进行滤波计算的MIMU/GPS组合导航方法,在技术上是可行的.     

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。     

天文/惯性组合系统中重力扰动补偿方法

针对重力扰动引起惯性水平基准姿态测量误差进而导致天文/惯性组合导航系统定位精度下降的问题,提出天文/惯性组合系统中的重力扰动补偿方法。首先,基于导航误差模型分析了影响天文/惯性组合导航系统定位精度的主要因素。其次,推导了重力扰动、惯性水平基准姿态测量误差与天文导航定位误差之间的传播机理。然后,研究了重力扰动建模与修正方法,并将重力扰动补偿方法应用于惯性水平基准的导航解算回路中,实现重力扰动的有效补偿。跑车试验结果表明,所提重力扰动补偿方法可以将天文/惯性组合导航系统中定位误差的振荡幅值由1.6 n mile降低至0.5 n mile。     

基于MATLAB的卫星导航信号仿真和验证平台

提出了一种GPS/Galileo卫星导航信号仿真和验证平台的软件实现方法,给出了基于MATLAB软件的GPS/Galileo卫星导航信号仿真和验证平台的体系架构,详细描述了卫星导航信号仿真和验证平台主要模块的功能,并给出了实现方法.仿真结果和接收机定位结果验证了基于MATLAB的GPS/Galileo卫星导航信号仿真和验证平台的有效性.     

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。     

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.     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。