准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法研究

为消除常规利用正侧视SAR图像辅助导航信息对惯性误差进行修正时的滞后影响,结合前斜视SAR成像工作特性,本文分析提出了新的准实时性组合导航滤波方案和算法,以解决SAR/INS组合导航系统中的量测滞后影响;本文分析了前斜视SAR成像辅助导航系统工作特点,分析了SAR量测输出模型;建立了准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法模型,并通过仿真分析了组合导航系统性能。仿真结果表明：采用所提出的惯性/SAR组合方案和算法,可以有效克服成规正侧视SAR辅助匹配输出滞后的影响,有效满足组合系统性能要求。     

基于联邦滤波的惯导/北斗/里程计紧 组合导航算法研究

针对地面载体长时间复杂应用环境对导航系统精确性和可靠性的要求,提 出一种基于联邦滤波器的惯导/北斗/里程计紧组合导航算法。在分析惯导、北斗、里程 计导航系统特点的基础上,建立了组合导航系统的误差状态模型和量测模型,采用联邦 滤波器实现了三者的紧组合容错系统设计,分别对子系统无故障、北斗及里程计出现故 障情况下进行仿真验证。结果表明,将联邦滤波理论应用于惯导/北斗/里程计紧组合导 航系统可以提高导航性能和系统的容错能力。     

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.     

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。     

基于SAR图像匹配结果可信度评价的INS/SAR自适应Kalman滤波算法

在惯性导航系统（INS）/合成孔径雷达（SAR）组合导航系统中，SAR图像易受斑点噪声的影响，图像匹配的精度对整个导航系统精度的影响十分明显，能够准确地分析SAR图像匹配过程中的误差特性，利用有效的图像匹配信息辅助INS进行组合定位尤为重要。针对上述问题，在加权Hausdorff距离匹配算法的基础上，对影响SAR图像匹配精度的因素进行了分析，提出了一种基于模糊推理的匹配结果可信度评价准则，经过可信度筛选，将有效的匹配信息与INS进行组合；对合理范围内的匹配误差变化引起量测噪声统计特性发生变化，进而导致Kalman滤波精度下降的问题，研究采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法对量测噪声方差阵进行动态调整，使其更加接近系统的当前状态。搭建仿真验证平台对所提算法进行了验证，结果表明，该算法能够在合理的匹配误差范围内，有效地筛选出可信的图像匹配结果，相比常规Kalman滤波算法，显著地提升了INS/SAR组合导航系统水平方向的定位精度。     

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

再论联邦滤波在组合导航中的应用可行性

在联邦滤波算法中，针对子滤波器存在私有状态从而导致全局状态信息融合估计为次优估计的问题，通过一个简单的3维状态、2维量测系统的数值仿真以及速度+姿态传递对准组合导航仿真，验证了联邦滤波的次优估计结果误差太大，难以满足实际系统的高精度滤波需求。联邦滤波估计的次优程度没有经过严格证明，且难以证明，因而存在应用风险。对于以精度为主要性能指标的组合导航系统，不建议采用联邦滤波算法，否则其精度损失不足以弥补其带来的计算量降低和容错性提高的优势。     

INS/SAR组合定位技术研究

主要研究了INS/SAR组合对运动目标的定位算法。首先,建立了INS/SAR组合定位系统数学模型;其次,基于卡尔曼滤波方法和alpha-beta滤波方法完成了INS/SAR组合定位算法设计;最后,考虑组合导航系统误差及导引头测量误差,对定位算法进行了数字仿真及性能分析。仿真结果表明,所设计的INS/SAR组合定位算法在远距对运动目标具有较高的定位精度。     

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。     

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。     

SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现

由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。     

惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。     

Hybrid Simulation System Study of SINS/CNS Integrated Navigation

In flight tests, to demonstrate the performance of integrated navigation systems, which are strapdown inertial navigation systems/celestial navigation systems (SINS/CNS), will involve a lot of effort and a heavy financial budget. So, it is important to design a functional self-contained hardware in a loop simulation system on the ground for solving the verification of SINS/CNS integrated navigation systems. Aiming at solving the main program, a high precision, versatile and better real-time performance hybrid simulation system of SINS/CNS integrated navigation is presented. The system adopts the design of hardware-functional modularization and software-flow integration, and makes use of a trajectory generator to produce simulated nominal trajectory data which is a uniform reference to signal process, and employs unique time synchronization algorithms to collect actual errors data of inertial sub-system and celestial sub-system. By combining with nominal trajectory data, the data smoothing, all-sky autonomous star map identification and integrated navigation algorithm based on unscented Kalman filtering (UKF), this system can accomplish a lot of system performance testing. It has the features of flexibility and extensibility and can be used to effectively reduce the experimental expense and shorten the development time of integrated navigation system, which is significant for studying algorithm performance, system speciality, and practical application of integrated navigation system.     

基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检...     

基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

INS／SAR／GPS组合导航系统中的信息融合算法研究

以INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标,讨论其最优估计融合算法及理论证明。研究结果表明:采用最优估计融合算法,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。     

动态传递对准与导航一体化半物理仿真研究

在机载设备惯导系统的工程实现过程中,研制半物理仿真系统具有重要的意义和实际应用价值。文章从机载设备惯导系统实际工程应用出发,研究了动基座下快速传递对准和高精度捷联姿态解算的实现方法,基于＂比力差积分＂匹配传递对准算法,及一种改进的四阶龙格库塔捷联姿态算法,设计并实现了基于DSP微型导航计算机的动态传递对准与导航一体化半物理仿真系统。半物理仿真结果表明：系统工作稳定可靠,传递对准和捷联解算精度能够满足低动态下机载设备惯导系统的性能指标。     

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败.针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型...