JTIDS相对导航性能分析和仿真

介绍了JTIDS相对导航的原理,研究了相对导航卡尔曼滤波算法和导航的源选择算法。分析了JTIDS相对导航的误差源,在TDMA消息分发机制中,编写了JTIDS相对导航模块并且进行了仿真,仿真结果体现了几种导航误差源的特性,为发展集成通信和导航系统提供了参考。     

基于SIMULINK的数据链通信系统仿真研究

数据链仿真是数据链武器装备论证的重要内容和有效方法.以Matlab/Simulink为软件平台,以JTIDS通信系统为例,对该通信系统进行了系统设计、模型构建、仿真演示,结果显示以及抗干扰性能分析,并且重点对JTIDS通信系统中的直序扩频系统进行了分析.通过系统的仿真与分析可以看出,JTIDS数据链抗干扰性能高,满足军用通信要求.     

基于SINS/GBAS组合导航的高精度进近着陆导航技术

可重复使用运载器在进近着陆阶段对位置偏差有较高的精度要求, 而现有的组合导航方式的导航误差波动幅度较大, 难以满足运载器在进近着陆段的导航要求。因此,本文利用捷联惯导系统(strap-down inertial navigation system,SINS)的非线性误差传播模型, 以陆基增强系统(ground based augmentation system,GBAS)输出的精确位置信息为基础, 建立SINS/GBAS组合导航方法, 并给出“输出+反馈”的组合导航复合修正结构。通过在GBAS中引入电离层误差及对流层误差, 从而实现了对于运载器定位误差在厘米级的精确定位。此外,通过引入扩展卡尔曼滤波技术, 有效地抑制了惯导误差漂移的问题。通过数值模拟仿真, 证明SINS/GBAS组合导航对飞行器进近着陆段的水平与高程定位误差不大于0.05 m, 测速误差不大于0.05 m/s, 从而证实了SINS/GBAS组合导航方式在可重复运载器在进近着陆段导航的可行性。     

基于水声通信延迟的多UUV协同定位算法

针对多水下自治机器人(unmanned underwater vehicle, UUV)协同定位过程中水声通信延迟造成的定位失效问题,提出了一种基于状态估计均方误差最小的延时扩展卡尔曼滤波(delayed extended Kalman filter, DEKF)定位误差修正方法。首先建立考虑水声通信延迟的系统状态方程,利用状态转移矩阵推导系统等效量测方程,然后给出多UUV 考虑水声通信延迟的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)定位方法并分析其不足;最后在EKF方法的基础上,分析量测信息延迟对状态估计的影响,建立系统真实量测模型,设计基于状态估计均方误差最小的DEKF 算法。仿真结果表明,该方法能够有效地修正多UUV 协同定位中由于水声通信延迟造成的定位误差,在工程实践中具有一定参考意义。     

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。     

基于随机信标的水下SLAM导航方法

研究了基于随机信标的水下同时制图定位(simultaneous localization and mapping,SLAM)导航定位方法。信标导航是目前导航领域的研究热点,但往往需要提前对信标位置进行标定。对此文中提出一种无需位置标定的随机信标导航方法,即在信标随机散布的情况下,通过量测信标和航行器间的距离和方位,用SLAM方法对随机信标位置进行估计,从而实现对航行器的导航,并在不同的信标密度和观测误差下分析了其导航精度。仿真结果表明,该导航方法具有良好的收敛性和定位精度。     

车载GNSS失锁下基于BPNN的微陀螺误差估计及定位方法研究

针对在全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)失锁阶段将微陀螺惯性系统作为备用定位系统时,由于微陀螺误差引起的定位误差发散问题,提出了基于后向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的微陀螺误差估计及定位算法。在GNSS有效阶段为车辆提供定位信息,同时对微陀螺误差进行估计,并利用后向传播神经网络BPNN建立微陀螺误差预测模型,为GNSS失锁阶段车辆定位做准备;在GNSS失锁阶段,利用已建立好的微陀螺误差预测模型估计微陀螺误差,对微陀螺输出信息进行补偿,以抑制由陀螺误差引起的定位误差。最后利用仿真与试验验证了此方法的正确性与有效性。     

车载简易惯性测量装置的误差建模与仿真

提出了一种用于列车定位的车载简易惯性测量装置（IMU），给出了其系统安装结构与导航定位解算方法，并分析了该系统的误差源，进而在此基础上推导获得了其系统误差模型。计算机仿真结果表明，所建立的IMU系统误差模型能够准确地描述出测量器件误差对整个系统测量结果的影响，从而为车载简易IMU的工程应用垫定了理论基础。     

车辆组合导航定位技术

介绍车辆导航定位及其组合导航定位技术.组合导航利用现代信息融合技术,实现对车辆组合导航的准确定位,具有全方位、全天候、自主式定位功能.着重研究了GPS/GLNOASS/MM和GPS/DR/MM三组合导航定位及跑车试验分析.跑车试验表明,车辆组合导航定位精度及可靠性比单独GPS导航定位有所提高,车辆运行效率和安全性大大改善,提高了通行能力,有效地缓解了交通拥挤状况,从而为实现交通管理"自动化"以及车辆行驶"智能化"提供了可靠的保证.     

北斗/惯导组合导航算法性能分析

针对北斗卫星定位系统和惯性导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,接着对算法的可控性和可观性进行了分析,并分析了各个状态的可观测性;从稳定性的定义出发提出并推导了分析卡尔曼滤波器稳定性的方法,并用来分析了本文算法的稳定性和渐进稳定性。基于上述分析,对算法的滤波模型进行了改进,删除不可观测的姿态误差角状态。改进后算法是一致可观和一致渐进稳定的。仿真表明,惯导误差传播模型的稳定性和可观测性与飞行状态和当前的定位误差紧密相关是系统的固有特性,但并不影响其在实际工程中的应用。     

卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法

针对舰载机安全着舰对高精度、高可靠性着舰导引系统的迫切需求,研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引技术,基于几何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)计算提出了伪卫星在舰船上的布设方案,并设计了其导航电文结构。研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法,利用卫星及伪卫星的双差分载波相位信息,采用改进的模糊度最小二乘去相关平差(least squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)迭代算法解算其双差分整周模糊度,并基于舰载机运动模型建立滤波方程解算出舰机相对运动信息,再与惯导数据进行信息融合得到高精度的导引信息。仿真结果表明,提出的卫星/伪卫星/惯性着舰导引技术横向定位误差在0.3m以内,纵向定位误差在0.1m以内,高度定位误差在0.3m以内,可以满足舰载机着舰的要求,与卫星/惯性组合导引相比,该组合方式大大提高了垂直方向的定位精度,这对于确保安全着舰极为重要。并且,提出的着舰导引技术不仅精度高,而且工作连续可靠、抗干扰能力强,对保障舰载机着舰安全有重要的意义。     

基于因子图协同定位辅助的单星定位方法

在诸如行星探测,战争损毁等导航星座拒止环境下,单星定位系统可以快速部署为目标提供定位支持,但单星定位系统较大的定轨误差导致定位误差较大。针对上述问题,提出了一种基于因子图协同定位辅助的单星定位方法。首先,通过多组卫星不同时刻的伪距差值构建定位双曲面为定位目标提供连续定位并减小卫星和接收机钟差的影响;其次,利用多个定位目标之间的高精度测距信息建立协作因子图,并利用该协作因子图辅助单星定位系统的定位结果,从而提高定位精度。将所提出的单星定位方法与现有的多普勒单星定位方法和径向加速度单星定位方法从卫星定轨误差、测距误差和定位误差3方面进行对比。仿真结果表明,所提出方法的定位误差仅为其他两种方法的1%～10%。     

基于高程异常补偿的飞机终端区组合导航高度优化算法

大型机场终端区飞机的进近着陆通常利用仪表着陆系统(instrument landing system, ILS), 但由于价格及环境条件等原因, 部分机场没有配备ILS。针对未配备ILS的机场终端区, 提出一种基于误差判断因子, 结合高程异常补偿算法, 利用大气数据系统(air data system, ADS), 捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)和北斗导航系统(beidou navigation system, BDS)组合进行高度计算的优化算法, 提高飞机进近过程中高度定位的精度。通过结合机场终端区高程异常, 建立新的Kalman滤波高度量测方程, 对组合导航系统高度定位算法进行优化与仿真。仿真结果表明, 通过终端区高程异常补偿, 可以降低BDS高度误差, 抑制SINS误差发散, 在飞机受静压源误差影响的情况下, 组合后的高度定位误差相对于单系统高度定位的误差可降低41.52%, 高度定位精度改善较好。     

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...     

重力扰动对高精度激光陀螺惯导系统ZUPT的影响分析与补偿

高精度激光陀螺惯导系统广泛应用于车载自主定位定向当中。当不存在外部测速设备的条件下,一般采用零速修正（zero velocity update,ZUPT）对导航误差的发散过程进行约束。常规ZUPT导航算法中重力矢量采用正常重力模型计算获得,忽略了重力扰动对导航精度的影响。考虑到车载自主导航系统对定位精度的要求,本文从重力扰动对惯性导航误差的影响机理分析入手,指出重力扰动是影响高精度ZUPT导航精度的最主要误差源之一。设计提出了两种适用于车载应用的重力扰动实时补偿方案,并在重力扰动变化剧烈的山区地带进行了长距离车载试验。试验结果表明,对于同一组跑车数据,导航时间2 h ZUPT间隔10 min,激光陀螺惯导系统的水平定位精度由补偿前的8.93 m提高到了补偿后的3.75 m,高程定位精度由补偿前的1.63 m提高到了补偿后的0.80 m。重力扰动补偿方法具有重要的工程应用价值。     

飞行器动力学信息辅助MEMS惯导系统

使用微机械电子(micro electro mechanical systems, MEMS)惯导系统(inertial navigation system,INS)的飞行器由于其MEMS惯性器件测量精度低,致使导航误差快速发散。针对该问题,提出了一种利用飞行器动力学(aircraft dynamics, AD)信息辅助MEMS惯导解算的方法。〖JP2〗它基于AD建立的飞行器运动模型和运动误差模型,利用实时解算的飞行器运动状态构建卡尔曼滤波器对MEMS惯导误差进行估计和修正。在此基础上,进一步考虑了INS/全球定位系统(global positioning system,GPS)组合导航时该方法的改进算法,提出了一种利用GPS定位信息和预测滤波器对飞行器动力学模型误差估计的方法。最后的半实物仿真实验结果表明,飞行器动力学信息辅助滤波器可以有效地减小系统误差,提高 MEMS惯导系统输出精度。     

模糊度固定解PPP/INS紧组合模型

差分全球定位系统(difference global positioning system, DGPS)与惯性导航系统(inertial navigation system,INS)所构成的组合定位测姿系统已广泛应用于高精度移动测量领域,但由于需要基准站支持,该系统作业范围有限、作业复杂且成本高。模糊度为浮点解的精密单点定位(precise point positioning,PPP)与INS所构成的组合系统,虽不需要架设基准站,但定位精度有限且收敛时间较长,其原因就在于模糊度为浮点解。针对以上问题,提出将模糊度为固定解的PPP与INS进行紧组合,给出了该新组合详细的观测模型和系统模型。实测车载组合导航实验对新组合进行了验证,结果表明,仅用单台GPS接收机,只需约10余分钟就能获取首次固定解;一旦实现固定,新组合的位置误差迅速由分米级降低到稳定的厘米级。     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。