陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法

对于车载全球导航卫星系统(GNSS)/捷联惯性导航系统(SINS)组合导航系统，针对GNSS失效而SINS单独工作时仅使用速度约束辅助SINS其纵向位置误差逐渐发散的问题，提出一种神经网络修正的速度约束辅助车载SINS定位算法。通过径向基函数(RBF)神经网络预测SINS纵向位置误差修正系数，以提高SINS单独工作时的定位精度；此外，提出一种限定记忆指数加权实时估计量测噪声的自适应滤波算法。在人为设置GNSS失效以及真实隧道场景下进行车载试验，结果表明本文算法能够在不停车情况下在线修正SINS纵向位置误差，相比于速度约束与卡尔曼滤波相结合的常规算法，有效地提高了GNSS失效时的车载SINS定位精度。     

基于软件接收机的分布式深组合仿真系统研究

为实现高动态环境下组合导航系统稳定导航定位,设计基于软件接收机的分布式深组合导航仿真系统方案,采用改进的基于伪距、伪距率的组合滤波器校正SINS误差,并利用校正后的SINS信息对GNSS跟踪环路进行频率辅助。结合VC++和Matlab各自的特点,采用VC++与Matlab混合编程,搭建基于GNSS软件接收机的分布式深组合导航仿真系统,实现SINS与GNSS双向辅助。实验结果表明:高动态环境下,深组合导航系统能有效提高GNSS接收机动态跟踪性能,具有良好的组合导航定位能力。     

一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法

针对传统的惯性/卫星(SINS/GNSS)弹载组合导航系统导航信息源单一、易受干扰且鲁棒性差等问题,引入了雷达高度表(RA)作为新的信息源参与导航信息融合,并在发射惯性系下设计了一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法。仿真结果表明:本算法构建的组合导航系统具有良好的导航性能,在GNSS受干扰失效后,相较于传统SINS/GNSS组合导航系统,SINS/GNSS/RA组合导航系统依靠SINS/RA子滤波器,依旧能够在一定的时间范围内为导弹提供有效的定位信息,其表现出了更高的鲁棒性和可靠性。     

一种改进的SINS_ODO_ZUPT组合导航算法

将里程计和零速修正方法相结合,针对SINS＿ODO＿ZUPT组合导航算法高度容易发散问题,提出了一种对天向速度和天向高度进行约束的量测模型。半实物仿真实验表明,该算法能够在保证水平精度的同时抑制高度的发散。与SINS＿ODO＿ZUPT组合导航算法相比,该模型的高度和精度提高了73. 8%,证明了该模型的正确性。     

SINS/TACAN组合导航卡尔曼滤波算法

随着对飞行器飞行精度和可靠性要求的提高,单一系统已无法满足系统要求,而采用先进的算法,利用信息融合技术将导航系统进行组合,取长补短,提高系统的综合性能成为主流,并得到迅猛发展。导航系统也呈现多信息化、智能化、集成化的发展趋势。本文根据捷联惯导系统(SINS)和塔康系统(TACAN)不同的导航特性,在卡尔曼滤波的基础上,将二者组合起来,编写SINS/TACAN组合导航的滤波算法,并对该组合导航系统进行仿真,仿真结果表明:卡尔曼滤波下的SINS/TACAN组合导航系统,有很高的可行性。     

基于伪距、伪距率的GPS/SINS容错组合导航系统

为了提高组合导航系统的容错性和可靠性 ,本文采用基于伪距、伪距率的GPS/SINS组合导航系统 ,详细推导了该组合导航系统的模型 ,并通过仿真验证了当有效定位卫星数目小于四颗时 ,该组合方法仍可以利用GPS信息修正SINS的导航误差 ,满足一定的导航精度需求。并通过可观性分析 ,说明了不同有效卫星数目对导航精度的影响     

基于DSP+FPGA的超紧组合导航系统研究

载体在飞行过程中遇到高动态、障碍遮挡等情况时,GNSS接收机由于环路失锁或者收星数小于4颗无法正常工作。为改善组合导航系统性能,设计了一种基于DSP+FPGA的GNSS/SINS超紧组合导航系统,在利用惯性信息辅助GNSS跟踪环路的同时,引入外部高度信息,采用全维滤波方式进行信息融合。实验结果表明:该系统改善了接收机的动态性能,可在加速度为60g、加加速度为20g/s的高动态仿真环境下正常工作;在收星数少于4颗时,引入的外部高度信息可改善少星情况下的导航精度。     

强机动条件下的弹载深组合ARCKF滤波方法研究

针对弹道导弹飞行中GNSS/SINS深组合导航系统呈现的强机动、非线性特性,引入了基于三阶球面-径向准则的容积卡尔曼(CKF)非线性滤波方法。同时,提出了一种自适应抗差容积卡尔曼滤波(ARCKF)算法,该算法运用抗差M思想,调节量测噪声阵,以抵御系统观测异常扰动,采用自适应因子对协方差阵进行调节,进一步处理动态扰动引入的误差。实验结果表明,该滤波算法有效提高了组合导航的动态性能,在加速度达到60g的强机动仿真环境中,仍能保持较高的导航精度和跟踪性能。     

捷联惯导系统级余度技术研究(上)

为提高捷联惯导系统(SINS)长时间工作的导航精度，分析了SINS的姿态角、飞行速度和定位三类基本误差，以及系统误差的表示方法。给出了SINS与全球卫星定位系统(GPS)、多普勒导航系统(DNS)组合导航系统的状态方程和误差分析，在给定条件下进行了仿真试验。在此基础上，采用残差X^2和状态X^2检验法，对SINS／GPS，SINS／DNS组合系统中子系统故障检测与隔离的原理和方法进行了研究，并用残差x。检验法对容错组合导航系统进行了仿真。结果表明，采用SINS／GPS，SINS／DNS组合系统可提高导航精度，用残差X^2检验法可判定发生故障的子系统并进行隔离。     

针对高动态目标的陆基导航系统精度及抗干扰能力分析

精度性能和抗干扰性是陆基导航系统的两项重要技术指标,对导航过程影响很大.当陆基导航系统以弹道导弹为导航目标时,针对导弹的高动态特性,分析了影响导航精度的误差源及其量级,并基于主要误差源的作用机理提出了提高精度的技术途径.为了提高系统在复杂电磁作战环境下的适应性,提出了两项提高抗干扰能力的方案.最后对陆基导航站/SINS组合导航系统进行了仿真,结果表明陆基导航系统应用于组合导航能够有效地提高弹道导弹的射击精度.     

捷联惯导与星跟踪器组合导航算法研究

捷联惯导与小视场星跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,核心思想是利用星体跟踪器的高精度测角信息设计滤波修正算法对捷联惯导的导航姿态、方位和位置误差进行滤波估计并修正,以限制捷联惯导系统导航误差随时间的发散,最终提高系统长航时导航的导航精度。在分析小视场星体跟踪器量测量与SINS导航误差之间关系的基础上,设计了两种不同的组合导航算法：位置+方位修正算法和误差角组合导航修正算法。在此基础上对两种算法的导航精度进行了理论分析,并通过长航时仿真飞行数据进行了仿真验证。结果表明：位置+方位修正算法不受载体的位置误差的影响,更适用于星体跟踪器间断工作的情况;误差角组合算法不受载体姿态误差的影响,更适用于SINS初始位置误差得到有效修正的情况。     

一种辅助GNSS/INS组合导航系统的高度计设计

因为地球对于导航卫星电磁波信号来说是不透明的,因此高程精度因子VDOP值通常总大于水平位置精度因子HDOP,导致了GNSS接收机在竖直方向上的定位结果没有水平方向理想,也直接影响到和惯性导航系统INS组合后即GNSS/INS组合导航系统的测量精度。文章提出了一种使用气压高度计辅助GNSS/INS组合导航系统并提高其测量精度的方法,从大气压强传感器出发,介绍了高度计测量系统的组成和工作原理,并阐述了各部分的电路设计及其工作流程。为了验证设计效果,对该系统进行了测试,结果表明该方法可以有效地提高组合导航系统测量精度,可用于普通导航领域。     

一种惯性辅助卫星导航系统及其完好性检测方法

针对传统的卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)紧耦合组合系统中SINS测量影响所有的观测量,以及SINS故障不能被隔离的缺点,给出了一种新的惯性辅助卫星导航紧耦合组合结构及其完好性检测方法.设计了紧耦合系统结构和卡尔曼滤波器,将SINS测量转换为虚拟伪距,作为GNSS伪距测量的扩展,并设计了基于滤波新息的残差检验法(RCTM)和自主完好性检测外推法(AIME)来进行完好性检测.该紧耦合方法可以通过虚拟卫星的选择降低几何精度因子,在提高导航精度的同时便于完好性检测.仿真结果表明惯性辅助卫星导航新方法可以有效地提高导航精度,RCTM法对于阶跃故障和快变的斜坡故障检测是非常有效的,而AIME法对于慢变的斜坡故障检测具有更好的性能.     

基于SINS/BDS的抗差组合导航技术研究

无人车在城市峡谷环境下,BDS卫星信号易出现干扰或拒止、惯组易受到震荡输出野值,此时导航系统会出现较大误差。针对此状况,本文提出一种基于SINS/BDS的组合导航抗差算法,重点分析了关于BDS卫星信号和惯组数据的有效性判断及异常状况下的处理策略,并在常规KF基础上加入了基于新息的方差匹配自适应滤波技术,可在线实时调整量测噪声大小以提升系统稳定性和鲁棒性,有效减小异常情况下的导航误差。最后进行了半实物仿真试验,验证了整个系统算法的可靠性和导航精度。     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

GEO卫星GNSS导航在轨长期性能验证与分析

为对地球静止轨道(GEO)全球卫星导航系统(GNSS)自主导航性能进行验证,用通信技术试验卫星二号实际在轨工作数据,在我国首次对GNSS导航的长期在轨性能进行实测和试验,并对导航精度进行评估。介绍了GEO上GNSS导航原理和通信技术试验卫星二号的GNSS导航系统。设计了转移段(GNSS天线未展开)和定点后GNSS天线展开前后的导航性能试验。给出了转移段GPS/GLONASS的可用星数、GNSS的位速解算结果,以及定点后GNSS天线展开前后GNSS捕获的星数与可用星数、位置精度因子和位速精度,并说明了性能试验的有效性。结果表明:在转移段,在GNSS接收机在部分弧段可捕获到导航星4颗以上,位速解算结果正确,且位速一致性好,GNSS导航系统可用;定点后GEO上观测到的GNSS星数量满足自主导航使用要求,获得的位速精度符合仿真预期,GNSS天线展开后位置精度因子和位速精度明显优于展开前。连续48h数据获得的实测位置精度优于30m,速度精度优于0.05m/s。本次在轨试验证明了GNSS用于GEO轨道卫星是可行的,为我国高轨卫星自主导航和在轨自主管理提供了重要支撑。     

基于积分多普勒平滑伪距的导航算法研究

载体处于高动态机动、障碍遮挡、信号干扰和多路径等复杂环境时,GNSS接收机跟踪环路易发生信号失锁和相位失调,导致载波相位观测值发生较大变化,采用载波相位平滑伪距将严重影响导航精度。为改善GNSS接收机导航性能,对电离层效应及延时校正模型进行了研究,基于α-β滤波算法提出了基于积分多普勒平滑伪距的导航算法。实验结果表明:采用该算法在静态、动态条件下定位精度优于5m,测速精度优于0.05m/s,可显著提高GNSS接收机的导航精度。     

多路导航信号恒包络处理技术

现代化的导航系统需要在一个频段发射多路导航信号以提高频谱利用率。直接组合的复合信号不是恒包络,在通过饱和状态功率放大器时会产生AM/PM失真,从而影响整个导航系统的定位精度。为了解决这个问题,需要增加互调分量,把信号处理成恒包络复合信号。文章在分析GPS和GALILEO系统导航信号恒包络处理方法的基础上,给出了我国导航卫星系统恒包络处理方法的建议。     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统可以有效改善平台误差角的估计精度,同时,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.