多星座组合导航自适应信息融合滤波算法

针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统.     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

差分GPS伪距与惯导组合技术仿真研究

叙述和建立了差分GPS/INS组合系统的状态方程和量测方程,并用卡尔曼滤波对DGPS/INS组合系统进行了组合及仿真,给出了详细的仿真数据和程序框图.仿真结果表明该组合系统可以极大地提高导航定位的精度,对飞机的精密进场着陆和各种载体的精确制导具有一定的现实意义.     

基于卡尔曼滤波的抗电离层闪烁跟踪算法研究

针对电离层闪烁可引起星载GPS接收机传统锁相环(PLL)跟踪环路测量误差增大从而降低接收机定位及测速精度的问题,引入自适应带宽环路,提出一种基于卡尔曼滤波的抗电离层闪烁载波跟踪环路,给出了卡尔曼滤波跟踪环路结构与建模过程,主要包括系统模型与观测模型的建模过程。采用AJ-Stanford电离层闪烁模型生成闪烁数据,仿真分析不同强度的幅度闪烁,比较基于卡尔曼滤波的跟踪环路与传统PLL跟踪环路的性能,卡尔曼环路的鉴相值标准差与载波相位误差均比传统PLL环路小。仿真结果表明:当幅度闪烁时,基于卡尔曼滤波的跟踪环路鲁棒性与跟踪精度均优于传统的PLL环路。     

无人机GPS／SINS／双星组合导航浅析

分析了GPS、SINS导航系统的各自优缺点，提出了将我国自主研制的双星导航系统运用于GPS／SINS组合导航系统中，形成新的GPS／SINS／双星导航定位系统，并利用卡尔曼滤波建立了系统误差模型，该组合导航系统安全可靠，满足在DPS或双星信号短期无效情况下定位导航的精度要求。     

雷达测距和测速的互耦卡尔曼滤波器的性能分析

在同时要求测距和测速的雷达跟踪系统中,应用互耦卡尔曼滤波进行数据处理,与单测距和单测速的卡尔曼滤波性能相比,距离跟踪精度能有显著的改善和提高。本文重点剖析测距和测速两个通道之间的互耦信息,证明了互耦卡尔曼滤波中距离和速度估值精度的改善程度,取决于测量信患的信噪比,尤其是测速通道的信噪比更为重要,并由计算机模拟试验得到了证实。     

基于UKF与修正罗德里格参数的GPS/陀螺组合姿态确定

提出了一种用于GPS/陀螺组合姿态确定的Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法.采用姿态的修正罗德里格参数(MRPs)表示法,以消除状态误差方差阵的奇异性,建立了GPS/陀螺组合姿态估计系统的模型.仿真结果表明:与基于扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,UKF的收敛速度更快、精度更高,且不同滤波器初值对稳态精度的影响较小.     

JTIDS/BA/INS/GPS组合导航处理器软件设计与仿真

针对JTIDS导航定位功能在现代军事作战中存在的不足,综合考虑导航定位精度和可靠性,设计了JTIDS/BA/INS/GPS组合导航处理器软件,重点研究了JTIDS/BA/INS/GPS组合导航卡尔曼滤波算法。采用滤波器分解和观测量序贯处理技术,提高滤波定位的实时性;对于不同导航参数的校正,分别采用开环校正、闭环校正和误差估值累加校正的方式,可在保证精度的条件下简化工程实现。为评估组合导航方案,开发了JTIDS多成员组网工作仿真软件,通过仿真验证了组合导航处理器软件在组网工作中的稳定性,以及JTIDS/BA/INS/GPS组合导航滤波算法的有效性。     

多传感器组合导航系统研究

设计了一种由INS、GPS和Doppler测速雷达构成的多传感器组合导航系统。采用GPS伪距、伪距率以及Doppler速度与INS组合 ,建立了其卡尔曼滤波方程 ,设计了飞行轨迹 ,给出了惯性元件精度较低时组合系统的仿真输出。仿真结果表明 ,多传感器组合导航系统能有效提高导航精度 ,降低对惯性元件的性能要求 ,是导航系统的发展方向     

基于GPS及其与磁强计组合的姿态确定算法研究

提出了一种组合敏感器定姿算法，针对卫星上同时装备有磁强计与全球卫星定位系统（GPS）的情况，利用两者的测量信息，在卡尔曼滤波算法的基础上，对两者信息融合定姿算法进行了设计和仿真，旨在提高卫星自主定姿精度和可靠性，结果表明，组合定姿算法使姿态确定的精度得到提高。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。     

组合导航制导系统的容错技术及特点

论述了组合导航制导系统的容错设计方案，其中包括ＩＮＳ／ＧＰＳ（惯性导航／全球定位系统）组合系统容错技术、ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／多普勒组合系统的容错技术及ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合系统的容错技术；然后分析了组合导航制导系统的抗故障问题，给出了组合导航、制导系统的故障分类和系统出故障后的运用情况；最后，对其发展进行了展望，并提出了今后有待进一步研究的问题。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

GPS/INS紧组合系统导航性能研究

为了提高组合导航的精度和抗干扰性,采用了直接利用GPS接收机原始测量信息（伪距、伪距率）的紧组合方式,详细推导了该组合导航系统的模型,根据全球定位系统（GPS）的误差模型及惯性导航系统（INS）在地固系中的误差方程,以伪距差为量测输入,设计了GPS/INS组合导航系统的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该组合方法可以充分利用GPS的信息修正INS的导航误差,与此同时,INS可以辅助GPS重新快速捕获卫星信号,满足一定的导航精度需求。提高了组合导航系统的容错性,对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

组合导航的自校正滤波控制

本文介绍了一种新的组合导航自校正滤波与控制方法，它是将卡尔曼滤波、参数辨识与自校正控制结合起来，从而提高了适应能力与误差补偿精度，文中分别讨论了误差模型、自校正滤波与自校正控制，并把它们统一起来，得到了封闭解。     

一种图像辅助火星着陆段自主导航方法

针对未来深空探测软着陆高精度实时导航的需求,提出了一种图像辅助的自主导航方案。首先通过下降段图像与落点区域地形匹配,获得着陆器相对于落点的位置和姿态;然后基于误差Kalman模型估计着陆器的状态误差,修正惯性导航的结果;在图像信息不可用的情况下,只进行惯性递推导航;这种方案既提高了导航的精度,也能保证实时性的要求。 数值仿真验证了该方案的可行性,该方案对未来实际工程任务具有很大的参考价值。