GPS/INS超紧组合导航滤波器的优化设计

在极高动态条件下,GPS （global positioning system）接收机即使采用基带信号预处理技术,也无法精确地估计载波频率.而各通道的跟踪误差会通过传统导航滤波器相互耦合,并最终导致GPS/INS （inertial navigation system）超紧组合系统的崩溃.为解决这一问题,对伪距率跟踪误差建模,并将其扩充为导航滤波器状态量.但此时扩维导航滤波器维数过高,因此又通过星间单差和两阶段Kalman滤波对该滤波器进行了降维处理,从而在不损失导航精度的前提下,大幅降低了系统的计算复杂度.最后,以某次火箭弹试射时所遥测的惯性器件输出值为基础,通过半实物仿真验证了新型导航滤波器的有效性.      

一种基于改进自适应卡尔曼滤波的GNSS/INS组合导航算法

在全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)组合系统中,状态模型误差和异常扰动的影响严重降低了标准卡尔曼滤波的性能,而基于预测残差自适应的卡尔曼滤波随计算次数的增加滤波效果降低,且使用统一的自适应因子调节不可靠。针对上述问题,提出一种改进算法,利用预测残差建立的统计量调节位置向量和速度向量,避免了其他参数对滤波的平衡作用;通过预测残差的概率密度建立马氏距离进行假设检验,在模型正常时使用标准卡尔曼滤波,模型异常时使用改进滤波算法;采用实测车载数据对标准卡尔曼滤波、单因子自适应滤波和本文的滤波方法进行评估,实验结果表明:改进的自适应卡尔曼滤波的滤波算法效果良好,证明了所提算法的有效性。     

一种GPS/MIMU深组合滤波器算法

研究一种GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法.引入惯导信息计算载波延时来建立中频信号模型,计算C/A码、载波频率和载波相位与伪距、伪距率的关系,构建预滤波器动态模型.引入惯导状态信息和量测信息构建主滤波器模型,形成闭合矢量跟踪环路.仿真结果表明:GPS/MIMU超紧组合下的矢量跟踪算法能够增加同向即时支路数据信号的功率,缩小初始载波相位误差和码相位误差,从而提高载波相位和码相位的鉴别精度;当信号载噪比低至26 dB·Hz时,矢量跟踪环所能跟踪到的码相位和载波相位比标量跟踪环路分别提高了0.14码片和0.15 rad,同向即时支路信号的幅值也提高了2～3倍.     

GNSS/MIMU紧组合系统在无人机中的应用分析

航测行业应用对无人机作业时的定位精度、稳定性均有非常强的行业要求,不仅要求设备有厘米级的精确度,还要求高频输出设备速度和高精确度的三维姿态.针对单一的捷联式惯导系统或全球卫星定位系统都存在各自的不足点,在特殊的环境下无法满足当前无人机对高精度要求的现状,设计一款基于微惯性测量单元-MIMU的紧性组合系统,该定位系统利用集中式Kalman滤波器对其进行算法融合.通过实际定位对比实验实测数据表明:在WGS-84坐标系中XYZ 3个方向的位置误差RMS分别为2.2 cm、2.9 cm、4.8 cm;在俯仰、横滚、航向3个方向姿态误差RMS为0.07°、0.13°、0.2°,ENU 3个方向的速度误差RMS分别为0.032 m/s、0.065 m/s、0.286 m/s,该系统的定位误差可精确到厘米级别,能够满足无人机航测高精度的位置、姿态、速度需求,同时也满足企业对于其成本的追求.     

机载DGPS/INS组合导航系统研究

随着飞机机动性的增大和航程的加长,单一的导航系统已经无法满足机载导航要求。解决问题的方法是采用组合导航系统,本文设计了一种基于DGPS/INS的组合导航系统,系统满足高精度、长航时、高可靠性的要求。     

IMM-SRUKF在GPS/INS组合导航中的应用

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)鲁棒性不强的问题,结合全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)紧组合模型特点,提出了基于交互式多模型(IMM)的混合平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法.该算法采用交互式多模型结构,克服了模型不确定性因素的影响;采用平方根滤波技术,解决了协方差矩阵难以保持正定的问题.同时,考虑到内部滤波器与线性/非线性模型不匹配,引入混合滤波思想,对SRUKF进行了优化.将新算法应用于紧组合模型进行仿真,结果表明:新算法能够以适当的时间复杂度,获得较强的鲁棒性能,适用于复杂的导航环境.     

遗传算法辅助下的粒子滤波及其在GPS/SINS深组合中的应用

为了解决粒子滤波中的退化现象,结合深组合对实时性的考虑,采用再采样方法,并在此基础上,利用遗传算法在选择继承性上的明显优势来弥补再采样的权值退化和多样性问题,同时引入自适应算子和并行处理方法对遗传算法的实时性进行优化.把遗传算法辅助下的粒子滤波在GPS/SINS深组合的模型上进行应用,并通过仿真与PF(particle...     

实时系统组合软件模型研究

分析了严格实时控制系统的组合软件实现 ,提出了一个该类系统的组合方法。该方法用三类软部件做结点 ,建立加标有向图组合模型 ,使用引擎机制触发驱动其运行 ,介绍了它的计算机实现     

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.     

INS/GNSS组合导航系统中高度阻尼问题的研究

INS／GNSS组合导航系统是目前组合导航中的主要系统之一,而高度阻尼是其中的一个重要问题。由于惯性系统的高度通道是不稳定的,必须引入气压高度表或大气数据中心等外部高度信息进行阻尼。本文通过对捷联惯性导航系统及INS／GNSS组合系统进行Monter-carlo仿真,研究在捷联系统如何设计高度阻尼网络及网络中参数的选取方法,以及该网络在组合系统的卡尔曼滤波中如何进行处理．并给出实际的仿真结果。     

基于一阶高斯-马尔科夫模型的IMU零偏相关时间对GNSS/INS组合导航结果的影响

GNSS(global navigation satellite system)/INS(inertial navigation system)组合导航中,Kalman滤波的最优估计性能受状态模型及其参数设定影响。IMU(inertial measurement unit)的零偏和比例因子误差通常建模为一阶高斯-马尔科夫过程,而模型中的相关时间参数比较难以获得且影响不明确。因此,以IMU零偏模型为例,通过仿真低中高三种不同精度等级的IMU数据,并对比仿真GNSS中断内的导航漂移误差,研究了相关时间参数对GNSS/INS组合导航结果的影响。结果表明:当相关时间参数接近其真值时,组合导航结果在总体上趋于最优表现;中高等级IMU的加速度计零偏相关时间的影响相对较大;但总体来说,相关时间对组合导航结果影响较弱。该研究成果可为后续IMU误差模型的参数设定和优化策略设计提供一定的实验依据和研究基础。     

GPS/INS integration: A performance sensitivity analysis

Inertial Navigation System (INS) and Global Positioning System (GPS) technologies have been widely used in a variety of positioning and navigation applications. Both systems have their unique features and shortcomings. Therefore, the integration of GPS with INS is now critical to overcome each of their drawbacks and to maximize each of their benefits. The integration of GPS with INS can be implemented using a Kalman filter in such modes as loosely, tightly and ultra-tightly coupled. In all these integration modes the INS error states, together with any navigation state (position, velocity, attitude) and other unknown parameters of interest, are estimated using GPS measurements. In a high performance system it is expected that all these unknown states will be precisely estimated. Although it has been noted that both the quality of the GPS measurements and the trajectory and/or manoeuvre characteristics of the problem will have impacts on system performance, a systematic sensitivity analysis is still lacking. This paper will address this issue through real data analyses. The performance analysisresults are very relevant to system design and platform trajectory and/or manoeuvre optimisation.     

GNSS/IMU组合导航观测量丢弃策略

传统的GNSS/IMU(global navigation satellitesystem/inertial measurement unit)组合导航系统采用固定速率更新策略,平等地对待每一个观测量。因而在受到突发干扰情况下,精度恶化的观测量可能影响到更新后的组合导航结果的精度。该文提出一个双门限的观测量丢弃策略,它同时监控估计量的误差累计程度和观测量的恶化程度。当估计量误差很低或者观测量恶化很严重时,把观测量丢弃掉,使组合导航系统工作在INS(inertial navigation system)单独导航模式。真实的外场试验结合仿真干扰表明:含观测量丢弃策略的扩展Kalman滤波(EKF)跟传统的固定更新速率EKF相比,在干扰条件下具有更低的误差。     

航天测量船组合导航系统在某型号测控任务中的应用

分析了INS、ESGM、GNSS导航系统和测量船某型号测控任务的特点.分析了INS/ESGM/GNSS组合导航系统的优势.通过工程实际应用对测量船航向误差进行分析修正和补偿,测量船航向取得了很高的精度.该技术在航天测量船执行某型号测控任务中通过光电经纬仪航向校验,能长期有效地保证航向精度和系统的稳定性.对测量船成功完成某型号测控任务具有重大意义.     

基于北斗三号DGNSS/RDSS/INS的高性能轻量级导弹编队基线测量方法

在导弹编队基线测量是导弹集群攻击的前提下,针对导弹编队基线测量问题,提出了一种基于北斗三号DGNSS/RDSS/INS的高性能轻量级基线测量方法。以北斗RDSS区域短报文作为编队数传链路,基于北斗三号DGNSS/INS建立伪距单差观测模型,在GNSS信号连续正常或信号中断情况下,进行DGNSS与INS组合导航实现稳定的基线测量输出。仿真结果表明:在GNSS信号连续正常的观测历元中,DGNSS/INS组合导航可以实现稳定的基线测量输出。在GNSS信号中断20 s以内,DGNSS/INS组合导航在东向(E)、北向(N)的基线测量误差小于2.5 m(1σ),天向(U)的基线测量误差小于3.0 m(1σ)。与RTK 算法相比,伪距单差模型对算力的要求降低了70%~80%。     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。     

Chaboche率相关本构模型的数值积分算法

为验证Chaboche率相关本构模型对循环塑性行为的描述能力,研究了有限元计算中本构关系的数值积分过程和Newton-Baphson迭代算法.编写了ABAQUS材料用户子程序UMAT,在此基础上对316不锈钢材料在600℃下的循环特性进行了有限元数值模拟.结果表明:该模型对材料率相关性、对称拉压循环特性及棘轮效应的描述...     

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.