基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法

为了提高惯性/天文组合导航系统在高动态条件下的导航精度,提出了一种基于加性对偶四元数的惯性/天文组合导航算法.该算法将载体的旋转和平移统一起来,使用螺旋矢量更新对偶四元数,同时补偿圆锥误差和划船误差.推导了组合导航系统基于加性对偶四元数的误差模型和导航参数误差的计算方程;把陀螺仪和加速度计的常值误差扩充到状态变量中,随机误差作为系统噪声输入,利用星敏感器输出参数来校正陀螺漂移,通过卡尔曼滤波对状态变量进行估计.仿真结果表明:在高动态条件下,基于对偶四元数的惯性/天文导航算法的导航精度比传统算法提高2倍多.     

四元数UKF超紧密组合导航滤波方法

针对GPS/SINS(Global Positioning System/Strapdown Inertial Navigation Sys-tem)超紧密组合导航系统线性化滤波在高动态、弱GPS信号等环境下性能下降严重的问题,提出了一种以四元数UKF(Unscented Kalman Filter)为基础的GPS/SINS超紧密组合导航系统非线性滤波方法.通过分析GPS与SINS在超紧密组合导航系统中的关系,提出了一种利用SINS信息来估计、修正GPS载波信号的方法,在此基础上建立了组合导航滤波的状态方程和量测方程;以四元数乘性误差模型为基础,提出了一种可应用于UKF滤波的求解四元数加权均值的方法;提出了基于四元数UKF的GPS/SINS超紧密组合导航滤波方法.仿真实验表明:在高动态环境下,四元数UKF滤波方法增强了GPS/SINS超紧密组合导航系统的定位精度和抗干扰能力.     

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

弹道导弹的捷联惯性/天文组合导航方法

针对传统的捷联惯性/天文(SINS/CNS)组合导航系统不能精确估计加速度计偏置而导致导航误差发散的问题,提出一种基于星光折射间接敏感地平的捷联惯性/天文(SINS/RCNS)组合导航方法。利用星敏感器测量星光折射角,结合大气折射模型得到的折射视高度来抑制位置误差的发散。推导了基于星光折射新的量测方程,分析了折射星数目与导航精度的关系,当使用多颗折射星时能够精确估计加速计偏置,从而能够完全抑制位置误差的发散,并对系统进行可观测性分析。通过卡尔曼滤波实现了状态估计。仿真结果表明:本文方法的导航精度优于传统方法,有效抑制了位置误差的发散,验证了本文方法的有效性。     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下，且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点，常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性，对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计，直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分，利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程，并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明，相对于EKF算法，采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%，并且系统的实时性也可以得到保证。     

发射系下SINS/GPS/CNS多组合导航系统算法及实现

首先建立了发射惯性系下的组合导航系统模型,据此设计了基于联邦滤波器的SINS/GPS/CNS组合导航算法,最后研制了基于PC104硬件平台的组合导航算法验证样机。通过实时半物理仿真测试得出,三组合导航系统的姿态误差小于15″,位置误差小于10m,速度误差小于0.2m/s,表明所设计的组合导航系统算法正确,实现合理。     

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

初级教练机中的低成本导航仪组合导航算法设计

为了解决初级教练机低成本组合导航仪中全球定位系统(GPS, Global Positioning System)信息更新频率过低,导致传统组合导航算法失效的问题,在对惯性器件进行建模的基础上,提出了一种基于运动学非线性模型的组合导航算法.该算法选取载体的姿态、速度和位移量作为状态量,以GPS、磁强计和高度计的测量值作为观测量,建立组合导航系统模型,利用卡尔曼滤波对线性化后的系统模型进行数据融合.通过静态试验和动态跑车试验,表明该组合导航算法能够使姿态误差均值控制在0.12°以内,速度误差均值不大于0.03m/s,位移量误差均值不大于3.94m,精度能够满足初级教练机的应用需要.     

高超声速飞行器惯性/天文鲁棒组合导航方法

对于高超声速飞行而言,惯性/天文组合导航的应用将会面临异常值干扰和噪声特性变化等问题,需要控制天文量测中异常值扰动的影响,提高对于可靠量测信息的利用效率。为此,本文研究了一种基于平衡因子的组合导航方法,采用鲁棒滤波方法进行惯性/天文组合导航系统的量测更新,将自适应滤波技术引入到鲁棒滤波中,考虑到天文量测信息不同的噪声特性和水平,将自适应因子分解为姿态自适应因子和位置自适应因子,从而平衡状态预测信息和天文测量信息的贡献。仿真结果表明,本文方法可以显著提高高动态环境影响下的组合导航性能。     

超低轨道地球卫星脉冲星/星光折射/光谱组合导航

针对超低轨道地球卫星导航自主需求,提出了一种脉冲星/星光折射/光谱测速组合天文导航方法。首先根据地球超低轨道卫星运行轨道动力学方程建立导航系统状态模型;分别根据脉冲到达时间差和星光折射角与天体光谱频率建立导航系统量测模型;使用Unscented卡尔曼滤波方法,降低随机误差对导航精度的影响,使用基于UKF的信息融合方法,有效融合了三种天文导航方法结果数据。经计算机仿真分析,该组合导航方法位置导航误差均值为85.62m,速度误差均值0.190m/s,能够满足超低轨道地球卫星在轨运行导航需求。     

高动态环境下SINS姿态更新的改进等效旋转矢量算法

高动态环境下捷联惯导系统的姿态算法是提高系统精度的关键技术. 通过研究SINS高动态姿态更新方法, 分析姿态矩阵解算的四元数及等效旋转矢量算法, 使等效旋转矢量算法在高动态环境下的应用问题得以完善. 为改善等效旋转矢量算法对于高动态飞行环境的适应性, 以圆锥运动作为环境条件, 对等效旋转矢量算法进行改进, 推导改进算法的误差. 通过与单子样和三子样等效旋转矢量算法进行仿真对比, 验证了改进算法的有效性.      

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

基于空中对准过程的在线标定及优化设计

光纤陀螺惯组输出误差影响武器系统导航精度,为了弥补地面标定的不足,利用机载制导武器发射前空中对准过程进行光纤捷联系统在线标定.介绍了光纤捷联系统空中对准/在线标定系统模型,基于此设计卡尔曼滤波器;针对某机载航空制导炸弹工作过程进行了对准过程中误差激发与对导航精度影响的仿真分析,并基于此进行了滤波器优化设计;最后进行了优化设计前后导航精度仿真比较,仿真结果显示:完成空中对准/在线标定优化设计后,光纤捷联系统纯惯性导航精度得到提高.      

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.     

基于RT-LAB的组合导航仿真平台设计

设计了一种基于RT-LAB的SINS/GPS/CNS（Strapdown Inertial Navigation System/Global Positioning System/Celestial Navigation System）组合导航系统仿真平台方案,建立具有故障检测、隔离和系统重构能力的基于联邦卡尔曼滤波器的姿态、位置、速度组合导航系统方案和结构.将SINS与GPS的位置之差和速度之差作为SINS/GPS子滤波器的观测量,通过CNS给出的载体惯性姿态信息获得SINS的姿态误差角测量信息.仿真结果表明,该系统方案具有较强的容错性能、较高的导航精度和很强的实时性能,为组合导航技术的研究提供了有益的参考.     

混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型

混合式惯导系统作为一种新型惯导系统,具有三轴全姿态物理平台、捷联姿态算法和系统装机自标定等特点。针对以上特点,为提高其导航定位精度,在混合式惯导系统框架角约束方程的基础上,利用姿态四元数代替欧拉角描述混合式惯导系统中三轴物理平台的转动,建立了一种混合式惯导系统姿态四元数连续自标定模型对其进行误差系数标定。针对该模型的特点,对传统的无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行改进,提出了一种基于奇异值分解的四元数无迹卡尔曼滤波（SVD-QUKF）算法进行模型误差系数辨识。仿真和试验结果表明,基于SVD-QUKF算法,四元数连续自标定模型能够以低于1%的相对误差标定出混合式惯导系统所有的误差系数,在标定精度和计算速度上相比基于传统UKF算法的框架角自标定模型都具有一定优势。