基于FPGA的自适应阵列协方差矩阵特征分解的实现

卫星导航抗干扰的过程中，对空间信号波达方向估计、干扰个数检测、最优权矢量的求解直接影响着导航接收机的抗干扰性能，而协方差矩阵的特征分解是这些算法实现的核心部分。根据自适应阵列天线获得的协方差矩阵的特性，基于双边并行Jacobi算法，实现了基于FPGA的协方差矩阵特征值和特征向量的求解，并通过在信号波达方向估计的应用进行了验证。另外，在实现的过程中对直接调用CORDIC IP核的方式进行了精度误差分析，并用一种双精度浮点的方式进行修正，提高了矩阵特征分解FPGA的实现精度，为导航抗干扰接收机性能的提升提供了有效的工程基础。     

组合导航系统中一种基于特征值分解的自适应信息融合滤波算法

基于分散滤波理论的联合滤波算法,可以有效地降低组合导航系统的计算负担,并且增强系统的容错性能。给出了一种联合滤波算法中信息分配系数的自适应计算方法,能够使联合系统根据导航过程中各传感器的信息质量的变化合理地反馈全局信息。仿真结果表明,该算法可以有效地降低由于导航子系统降级带来的滤波误差。     

Real-time navigation using the global positioning system

This paper presents the results of an investigation of the application of the Global Positioning System (GPS) to real-time integrated missile navigation. We present quantifiable measures of navigation accuracy as a function of GPS user segment parameters. These user segment parameters include antenna phase response accuracy, single versus dual frequency, and Kalman filter structure and size. We also formulate some new phase-locked loop (PLL) filter designs for application in GPS receivers, and demonstrate their superiority over more conventional filters     

INS/GPS组合系统在反舰导弹导航制导中的应用

为了提高反舰导弹的精确制导效率,提出了INS／GPS(惯性导航/卫星导航)相结合的导航方法,分析了INS与GPS相结合时的误差模型、整个系统的性能及滤波算法,并对INS／GPS 组合导航的应用前景做了一般性的分析。     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.     

双频双星座地基增强系统精度和完好性算法

针对单频单星座地基增强系统（GBAS）无法满足飞机III类精密进近与着陆导航性能需求的问题，提出了将北斗导航卫星系统（BDS）与全球定位系统（GPS）进行融合，构建一种新型的基于GPS/BDS的双频双星座GBAS。首先，分析了GBAS的工作原理，并对Hatch滤波器的误差进行了分析，给出了一种适用于双频GBAS的无码载偏离载波相位平滑伪距算法；然后，对机载完好性算法进行了研究，给出了H0和H1假设下的机载保护级计算方法；最后，进行了系统验证实验，实验结果表明，单星座GBAS不能满足飞机III类精密进近与着陆导航的性能需求，GPS和BDS融合后可见卫星个数得到提升，优化了卫星几何分布，进而使得系统的可用性由80.6081%提升到大于99.9999%。     

低成本多传感器组合导航系统在小型无人机自主飞行中的研究与应用

为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模,采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合,克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性,通过小型无人机的自主飞行试验,证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。     

DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。     

绕月探测器的自主光学导航研究

提出了一种利用高斯-马尔科夫过程和Unscented卡尔曼滤波的绕月探测器自主光学导航算法。针对很难事先确定精确地绕月探测器轨道动力学模型问题,提出利用高斯-马尔科夫过程来近似轨道动力学中的无模型加速度,进而提高了轨道动力学模型的精度;考虑到基于扩展卡尔曼滤波的轨道确定存在的问题,提出利用基于Unscented卡尔曼滤波来估计探测器的位置、速度及无模型加速度,提高了轨道估计精度和保证了算法的稳定性。最后,通过数学仿真验证了自主光学导航算法的有效性。     

基于改进联邦Kalman滤波的组合校准方法研究

联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度.     

基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法研究

对于民用航空来说,除了精度指标外,可靠性指标也十分重。组合导航技术可以极大的提高导航系统的精度,对组合导航系统进行实时的故障检测可以有效提高导航系统的可靠性。本文对基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法进行研究,并进行相应的仿真分析。仿真结果表明设计的组合导航和故障检测方案可以有效隔离GPS故障量测,在GPS存在故障时仍能保持较高的定位精度,提高组合导航系统的可靠性,具有重的工程应用价值。     

超小型无人机GPS／MIMU组合导航定位系统研究

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,研究了利用微型惯性测量单元(MIMU)和GPS-OEM板,设计出一种低成本、轻小型的GPS/MIMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用MIMU和GPS观测数据对该组合系统进行了仿真。仿真结果表明,组合导航系统在精度和可靠性方面,较单一的导航系统都有明显的改善。     

水下单信标导航航路规划和最优航路接近方法

相比于传统的长基线和超短基线等导航方式，水下单信标导航具有布放简单的优点，但其导航精度有待进一步提高。为此，提出了单信标导航的航路规划方案，通过泰勒级数展开推导了水平位置精度因子的表达式，并分析了导航点和声信标的相对几何位置关系对导航精度的影响，最终提出了航路规划方案。在此基础上，还提出了自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)从其他位置接近最优航路的方法，包括两部分：一是建立以时延为观测量的滤波模型，利用滤波算法实时获取AUV的位置估计值；二是基于可观测度分析结果对最优航路接近过程的轨迹进行了设计。二者的结合使得AUV高效率且高精度地逼近最优航路。仿真证明了采用所提出的航路规划方案和最优航路接近方法可以提高导航精度，航路规划方案使得AUV位置估计的均方根误差近似为2 m。     

GPS/惯性组合方式讨论与导航精度分析

 本文讨论GPS/惯性组合两种方式的优缺点。并以GPS伪距和伪距率与惯导组合为例,按GPS测量误差的不同,以及使用差分机等情况,仿真计算了机载使用的组合导航性能,进行了详细的精度分析。结果表明,这种组合的导航精度比GPS和惯导各自的导航精度高。在采用差分GPS机与惯导组合后,位置误差将进一步减少,使组合导航具有开辟例如飞机进场着陆等新的使用领域的可能性。     

A relative navigation system for formation flight

A relative navigation system based on both the Inertial Navigation System (INS) and the Global Positioning System (GPS) is developed to support situational awareness during formation flight. The architecture of the system requires an INS/GPS integration across two aircraft via a data link. A fault-tolerant federated filter is used to estimate the relative INS errors based on relative GPS measurements and a range measurement obtained from the data link. The filter is constructed based on a reduced-order model of the relative INS error process. A method for analyzing the filter performance is presented. A case involving two helicopters in formation flight is studied under three different night trajectories to account for the effect of vehicle motion on the INS state transition matrix. The results of the covariance analysis are compared with actual night results over an instrumented test range.     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

SINS／GPS／CNS组合导航中的鲁棒滤波算法研究

组合导航系统难以精确建模、噪声统计特性难以获得等问题逐渐突出,严重影响了组合导航系统滤波器的稳定性。为提高SINS／GPS／CNS组合导航系统的鲁棒性,设计了基于H∞滤波理论的鲁棒滤波算法,提高了导航系统对系统模型参数变化的适应能力。通过仿真与线性卡尔曼滤波器进行对比,验证了在系统模型参数变化的情况下,H∞滤波器精度几乎不发生改变,有更好的鲁棒性;提高了组合导航系统在噪声统计特性和模型参数不易确定情况下的导航性能。     

无人机下滑着陆DGPS/INS导航及引导系统的仿真与试验研究

介绍了一种采用输出校正方式DGPS/INS组合导航系统引导无人机下滑着陆的方案。给出了该方案的数学模型,对组合导航系统进行了数字仿真,并在数字仿真的基础上进行了动态跑车试验,验证了所设计的输出校正方式DGPS/INS组合导航系统能够满足引导无人机自动下滑着陆的精度要求。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

基于联邦滤波结构的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

为了研究平台式惯导INS（interial navigation system）和全球定位系统GPS（globe position system）组合导航联邦滤波器的实现,使用速度局部滤波器和位置局部滤波器,分别对INS／GPS组合导航系统的向东速度、向北速度,以及对经度和纬度进行卡尔曼滤波,然后将位置数据和速度数据输入主滤波进行数据融合。以无人机的向东匀速水平飞行为背景,运用联邦卡尔曼滤波器算法,使用matelab进行仿真分析。可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度．实际应用中此方法可行。