基于MEMS-INS/GNSS组合导航抗差自适应Kalman滤波算法

标准的Kalman滤波器在组合导航领域得到了广泛的应用,然而在实际运动过程中,载体的运动模型是复杂多变的,无法准确掌握系统的动态特性。针对高动态环境下载体动态复杂多变特性带来的动力学模型难以精确构建问题,以及卫星跟踪环路信号易受扰动导致的观测信息出现异常粗差问题,设计了一种基于MEMS-INS/GNSS组合导航系统抗差自适应Kalman滤波算法,研究了优化自适应因子的求解方法。通过跑车试验证明了该算法能够有效地抑制误差发散,提供更加精确的导航定位结果,更好地控制观测信息误差以及动力学模型异常所带来的影响。     

基于DKF的IMU误差预测算法

作为导航领域常用的组合导航方式,全球导航卫星系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航在GNSS信号失锁后,由于惯性测量单元(IMU)误差随时间迅速积累,其定位结果会偏离载体真实位置,导航精度下降.针对此问题,提出了一种长短期记忆网络(LSTM)辅助的算法,称之为深度卡尔曼滤波(DKF)算法.DKF算法的核心思想是使用LSTM训练IMU误差模型,然后通过训练出的模型预测IMU误差,最后将预测的IMU误差代入IMU数据以校正导航结果.仿真结果表明:在200s测试数据上,DKF算法将误差从1.1537m/s降低到0.3746m/s.与平均预测、卡尔曼预测和最小二乘估计等方法相比,DKF算法的误差最小,具有更优越的导航性能.     

数字域谱估计的GNSS系统信号带宽测试方法

针对传统的单载波扫频法不适于GNSS（全球导航卫星系统）信号生成通道的带宽测量的问题,提出了采用数字信号处理的信号带宽方法.对实际导航信号进行高速采样,在数字域对采样的导航信号和本地数字生成的理想导航信号进行频谱估计和计算,从而得到GNSS信号带宽.分别使用周期图法和Welch法谱估计,对提出的测试方法进行仿真.仿真结果表明,采用Welch法进行理想信号和实际信号谱估计,对谱估计后的结果进行计算,可以完成GNSS信号带宽精密测量,在Welch法估计参数设置合理的情况下,GNSS信号带宽估计的准确度可以达到99.9％以上.     

基于INS/GNSS紧耦合组合的逐步诱导式欺骗检测算法研究

传统惯性辅助GNSS欺骗信号检测方法对小于纯惯导误差漂移的逐步拉偏不敏感。针对这一问题,提出了一种基于INS/GNSS紧耦合组合的逐步诱导式欺骗信号检测方法。基于短时间内纯惯性导航结果和短时间惯导系统位置误差传播模型,利用惯导提供的位置和速度对伪距和伪距率时间序列进行预测估算,并结合伪距、伪距率实际测量结果,分别构造位置/伪距和速度/伪距率时间序列模型做参数拟合。基于真实信号得到的模型参数都是由惯导系统误差造成的,具有一致性;而基于逐步诱导式欺骗信号得到的模型参数还与欺骗策略的设定、载体飞行轨迹的观测以及干扰源的位置有关,具有不一致性。通过对比模型参数可判别欺骗信号的存在,对于真实信号,采用紧耦合组合导航修正INS输出;对于欺骗信号,继续惯性导航并采取相应措施。最后,根据逐步诱导式欺骗原理进行实验仿真,验证了算法的可行性和有效性。     

基于星光导航分离陀螺仪漂移误差方法研究

星光/惯性组合制导方式集中了两种方式的优点,可在导弹飞出大气层后通过对导航星的观测校正陀螺仪误差系数。在研究了星光导航的特点和陀螺仪误差特性的基础上,提出了通过旋转弹体观测特定位置的导航星,利用星光导航系统分离陀螺仪漂移误差系数的方法。结果表明:利用导航恒星高精度基准可以分离陀螺仪漂移误差系数,准确地确定陀螺仪漂移误差模型,对于提高导弹的精度具有重要意义。     

GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术

复杂的电磁环境是电磁辐射源集合与电波传播环境相互作用的总和.针对目前GNSS易受复杂电磁环境影响的问题,研究了GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术,提出了专用信道化监测方法、比幅与比相联合测向方法、卫星导航信号和电磁干扰信号综合分析方法以及GNSS复杂电磁环境影响效应分析评估方法,解决了现有通用设备在弱信号监测测向、电磁干扰信号与导航信号联合监测以及在复杂电磁环境影响效应分析评估方面存在的不足.该技术能够指导GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估设备的研制,为GNSS复杂电磁环境监测保障的工程化提供了技术支持.     

SINS/GNSS组合导航测试系统用惯导模拟源技术研究

针对光纤陀螺SINS(捷联惯性导航系统)与GNSS(全球卫星导航系统)组合导航产品高动态性能测试难的问题,本文研究了一种组合导航测试系统,并对捷联惯导模拟源进行了重点研究.首先以捷联惯导解算算法为基础逆推出了捷联惯导模拟源算法,然后对捷联惯导模拟源进行了功能实现,可以与导航卫星信号模拟源同步向组合导航计算机发送数据用于组合导航解算.最后对捷联惯导模拟源的功能与性能进行了验证.结果表明,捷联惯导模拟源功能正常,模拟数据的精度达到设计要求.利用此惯导模拟源与导航卫星信号模拟源配套使用,将可满足后续SINS/GNSS组合导航系统的相关性能测试或验证要求.     

基于非合作LEO卫星辅助GNSS联合定位技术CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)在受挑战的环境中,出现导航卫星信号被干扰或遮挡,导致可见卫星数目无法满足定位最低要求的情况。利用低轨(LEO)卫星具有信号到达地面功率高、抗干扰能力强,以及在未来将进行大量部署的特点,可为GNSS的导航服务提供备份与补充。提出了基于非合作LEO卫星辅助GNSS联合定位算法,不同于现有的LEO/GNSS联合定位算法将低轨卫星简单地视为轨道降低的导航卫星,该算法以LEO为通信卫星,从非合作、非导航特性的实际情况出发,将LEO的多普勒与GNSS的伪距、多普勒相结合求解用户位置信息,并以ORBCOMM低轨通信卫星联合GPS为例进行了仿真实验,实验结果验证了算法的可行性与性能。     

基于场景识别的惯性基类脑导航方法

针对无人机导航中惯性器件产生的漂移误差不断随时间累积进而影响导航精度的问题,以仿生类脑导航为研究背景,提出了一种新的导航方法。与传统导航策略不同的是,该方法从周期性校正累积位置误差的角度出发,采用设置位置细胞节点的思路,利用训练好的卷积神经网络模型在细胞节点处进行图像匹配,从而在位置细胞节点处实现惯导位置漂移误差校正。同时,建立节点之间的漂移误差模型,调整误差方程系数,以达到修正漂移误差的目的。最后,基于无人机飞行实验结果验证了该方法对自主导航的有效性和鲁棒性,该方法能够有效提高无人机导航的精度。     

INS/GNSS组合导航系统校准方法

惯性导航系统(INS)和全球导航卫星系统(GNSS)组合的导航系统应用越来越广泛,它的校准问题亟待解决。本文简要介绍了目前广泛使用的各种导航系统,论述了INS/GNSS组合导航系统的工作原理及组合算法;详细分析了INS/GNSS组合导航系统各种测试及校准方法,比较了各种校准方法的优缺点;提出了INS/GNSS组合导航系统校准装置应具备的条件:可产生标准的空间位置和速度、可产生标准的姿态角度变化、可有效地接收GNSS卫星信号、统一的时间基准与同步信号。     

基于低频磁信标的全天时自主定位方法

由于以GPS、北斗为代表的GNSS信号容易受到天气和位置的影响,单纯使用GNSS在某些条件下会有较大的定位误差,甚至无法提供定位服务。针对这种情况研究了基于低频磁信标的自主定位方法,分析了电磁学中的毕奥-萨伐尔定律等原理,建立了基于低频磁信标定位的系统模型,给出了分离式双信标定位方法。通过实验分析了信标安装的误差特性,最后通过仿真和实际实验验证了该定位方法的有效性,对于室内机器人导航、地下生物探索、水下跟踪定位等单独采用GNSS定位影响较大的场景下的自主定位与导航具有重要的工程应用价值。     

基于地球坐标系的SINS/GNSS极区组合导航算法

针对极区范围经线收敛速度加快并汇聚于极点,使航向失去参考基准,定位误差急剧增大的问题,结合极区航行过程中对导航精度的需求,提出了一种适用于极区的基于地球坐标系的SINS/GNSS组合导航方案。给出了基于地球椭球模型的横向坐标系定义以及与地球坐标系之间的转换关系;设计了地球坐标系下的SINS/GNSS组合导航算法;最后将地球坐标系下的导航结果转换到横向坐标系。仿真结果表明,基于地球坐标系的极区组合导航方案的导航误差收敛迅速,在1800s的仿真时间内,姿态精度达到0.4′,定位精度达到2m,速度精度达到0.02m/s;其中定位和航向精度略优于横向地理坐标系下的组合导航方法,且可为载体穿越极点时提供稳定的导航信息。     

GNSS多径抑制基带处理算法综述CSCD

随着全球导航卫星系统(GNSS)信号体制的不断更新,接收机应用环境越来越复杂,多径误差抑制技术也在不断发展进步。其中,基于改进基带的多径抑制算法由于成本和效果综合较优,受到了国内外研究人员的重视。论文首先阐述了GNSS多径抑制的基本原理,综述了传统的GNSS参量式和非参量式多径抑制算法的研究现状和实现方式,然后探讨分析了新体制信号中提高抗多径性能的方法,总结了当前GNSS多径抑制基带处理研究中的主要问题,最后展望了其未来的发展趋势。     

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

考虑转台定位误差的快速自对准方法研究

提出了一种考虑转台定位误差情况下的捷联惯导快速两位置自对准方法.在传统解析粗对准方法的基础上,根据对准位置及旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差的实时更新计算,同时对动态环境对导航误差的影响进行补偿,以提高导航误差的计算精度.建立等效漂移与导航误差之间的数学关系,基于等效漂移,辨识初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果进行迭代修正.静、动态环境条件下的试验结果表明,该方法能够有效克服转台定位误差对惯导系统自对准的影响,计算速度及精度满足对准要求,具有一定的工程应用价值.     

GPS/BDS组合定位精度分析

随着定位技术的不断发展及多系统导航定位技术的逐步推广，多系统组合导航定位已经成为了GNSS导航定位领域中的主要发展趋势。主要阐述了GPS/BDS组合相对定位的观测方程和数学模型，并根据实测数据对比分析，从卫星可见性、精度因子、定位精度和均方根误差等方面对GPS、BDS及GPS/BDS组合定位系统的定位性能、定位精度进行了比较。研究结果表明，较单一的GPS和BDS系统定位，采用GPS/BDS组合定位可有效提高卫星可见数目和DOP值，且稳定性更好。GPS/BDS组合定位的定位精度也明显优于单一系统，这对GNSS高精度导航定位具有重要的参考价值。     

基于场景检测的城市环境GNSS/INS组合定位方法研究

城市复杂环境下,采用GNSS/INS组合定位方法能有效提升GNSS信号部分或全部被遮挡情况下的车辆连续定位能力。GNSS信号受遮挡的程度具有随机性和突变性,给GNSS/INS组合算法的架构设计和参数设置带来了挑战。基于此,设计了一套基于场景检测的GNSS/INS组合定位策略与方法,提出了以多星GNSS观测量的八类特征为输入,利用支持向量机分类思想将定位场景分为室外开阔、室外遮挡和室内三种类型,并建立了与之相适应的组合滤波量测误差估计模型,进而实现了GNSS/INS组合定位。实测数据验证表明,提出的方法能够有效提升车辆组合定位精度。     

基于矢量跟踪的MEMS-SINS/GNSS深组合导航系统

针对在载体高动态运动时，由Doppler频移剧烈变化而导致的MEMS-SINS/GNSS组合导航系统精度降低的问题，修正了GNSS卫星信号模型，设计了一种深组合导航通道滤波器，并形成了完整的深组合导航方案。基于矢量跟踪结构的深组合导航方案，通过滤波器对载体的导航参数进行估计，将相互独立的各通道信息结合起来，并利用各卫星位置之间的关系，提高了高动态环境中的跟踪能力。仿真结果表明，基于矢量跟踪结构的深组合导航方案可以有效减少高动态对导航精度的影响，提高组合导航系统的输出精度。     

GNSS接收机在探月三期中的应用研究

探月工程对飞行器导航系统的性能提出了更高要求,因而有必要研究GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)接收机在探月任务中的应用。以探月工程三期为应用需求,开展地-月-地转移过程中的GNSS接收机可用性分析、GNSS信号特性分析;并针对低信噪比环境下的高灵敏度接收机系统应用进行设计,采用弱信号捕获算法和弱信号跟踪算法实现-175dBW的灵敏度;最终采用基于轨道动力学模型的卡尔曼滤波方法实现了GNSS自主定轨算法。仿真表明:GNSS接收机在60 000km以下的地-月转移和月-地转移弧段能够为探月飞行器提供100m以内位置精度的导航服务。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.