多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

一种可重复使用助推飞行器导航方案研究

介绍了重复使用助推飞行器（RBV）技术发展概况和三种典型回收方案,并对火箭动力自主返场RBV的导航系统方案进行了研究。根据高精度自主导航需求,确定了惯性＋卫星＋无线电的导航系统方案。基于动态贝叶斯理论和联邦滤波基本原理,提出了一种新的多传感器信息动态融合方案和算法。针对某飞行轨迹,对导航方案和算法的仿真验证结果表明：在整个返场飞行过程中,方案能实现RBV的高精度自主导航。     

可视化智能融合导航系统研究

以提高导航系统的精度、可靠性、智能化和可视化程度为目标，利用智能工程的思想与方法将信息融合、人工智能和可视化技术综合应用于多传感器组合导航系统中，提出了面向２１世纪控制与导航技术的新一代导航系统概念——可视化智能融合导航系统，并对其功能、组成及关键技术进行了研究。     

熵理论在组合导航系统信息结构中的应用研究

组合导航就是采用多个导航传感器,通过信息融合技术,对测量结果进行重新整合。本文以亚音速飞行器为背景,通过对组合导航系统熵的结构进行研究,分析了组合导航系统的信息结构。结果表明,组合导航系统的最优控制规律等效于导航系统的最大熵原理。     

基于残差χ~2检测方法的联邦卡尔曼滤波

针对可重复使用亚轨道飞行器(SRLV)惯性/多传感器组合导航中某导航系统发生故障导致卡尔曼滤波器出现发散,提出了一种基于残差χ~2检测方法的联邦卡尔曼滤波。该方法通过对残差均值的检验来确定系统是否发生故障并进行隔离。实验结果表明,基于残差χ~2检测方法的联邦卡尔曼滤波能有效检验出系统故障,提高组合导航系统的可靠性。     

基于小波故障检测的INS/GPS导航系统信息融合技术

针对组合导航系统中传感器众多、故障难以辨识等特点,运用多小波分析技术对各传感器的状态信号作小波分析,在较短时间内发现故障点。采用联邦式信息融合机制,通过模糊推理的方法在故障系统和非故障系统之间进行无扰动切换,实现自适应系统重构,保证系统的导航定位精度、容错能力和可靠性。采用跑车试验和仿真实验相结合的方法对提出的技术方案进行验证,证明了其可行性。     

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.     

深空自主着陆导航技术研究与展望

随着深空探测活动范围的快速扩大,探测器需要在天体实施着陆与返回,因此对导航技术的自主性和精度要求越来越高。提出一种基于视觉/惯性的组合导航系统,该系统的计算机视觉模块采用SURF算法,不仅可以实时地确定探测器的位置,而且能够确定探测器的姿态;惯性导航模块实时获取探测器的位置、速度和姿态信息;组合导航系统采用Kalman滤波技术,将计算机视觉模块和惯性导航模块获取的位置、姿态信息进行组合。该组合导航系统将惯导系统与视觉系统信息融合,通过引入计算机视觉系统所获得的位置和姿态信息,可以有效减小惯导系统误差。仿真结果证明,这种组合导航系统能够有效提高系统导航精度。文中还展望了深空探测器天体着陆导航技术未来的发展趋势。     

模糊自适应卡尔曼滤波技术研究

提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波技术的组合导航的新方法。这一方法主要应用于自主式机动飞行器。用模糊逻辑自适应控制器对卡尔曼滤波器的噪声方差进行“在线”修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度。通过对ＧＰＳ/ＩＮＳ组合导航系统的仿真,验证了模糊自适应卡尔曼滤波器比常规卡尔曼滤波器具有更高的精度。该方法的研究对飞行器的导航与制导具有重要意义。     

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。