基于联邦滤波的容错组合导航系统仿真分析

设计INS／GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。     

在组合导航系统中Kalman滤波技术的应用

在导航系统中引入Kalman滤波技术,主要是为了减小导航定时的参数误差并提高系统的定位精度,以INS/GPS组合导航系统为背景,设计位置速度组合模式的卡尔曼滤波器,并对组合导航系统进行仿真研究,结果表明组合导航系统在导航精度和稳定性方面较单一的导航系统都有提高。     

基于联邦卡尔曼滤波的测量船导航信息处理方法

为了提高航天测量船导航系统提供的位置、姿态及速度的精度,以满足飞行器测控的特殊要求,从信息融合的角度进行分析,针对多传感器信息融合技术在工程中的应用作进一步探讨,提出了基于信息融合技术的组合导航方案,构造了INS／CNS／GPS／DVL组合导航系统滤波体系结构,构建了误差模型,阐述了融合算法。仿真及实测数据证明,设计的联邦滤波器可以充分利用各种冗余信息,提高导航的数据精度。     

卡尔曼滤波在某型组合导航系统模拟器中的应用

为提高某型GPS／INS组合导航系统模拟器模拟数据的真实性和飞行软件包、GPS模拟器、组合导航系统模拟器三者交联的有效性,在该模拟器中设计了卡尔曼滤波器。文中在介绍模拟器工作原理的基础上,建立了GPS／INS位置与速度组合方式下的卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程,用U-D分解法建立了卡尔曼滤波方程,给出了纯惯导及组合后系统的位置与速度误差仿真曲线,并对仿真结果进行了系统测试,最后与其它模拟器进行了组网导航训练测试。     

基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究

针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。     

动基座下INS/GPS组合导航系统初始对准研究

为了提高INS/GPS组合导航系统在动基座下的对准精度及对准快速性,针对位置/速度组合模式,确定其动基座下初始对准卡尔曼滤波方案,并进行计算机仿真。仿真结果表明,卡尔曼滤波算法在INS/GPS组合导航系统动基座初始对准中精度较高、收敛速度快、对水平失准角有较好的估计效果,是一种有效的估计方法。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

基于GPS/DR/DM组合导航定位系统的研究

设计了一种基于GPS辅助以DR和DM的组合导航定位的联邦滤波器,采用GPS、DR和DM组合导航定位的设计方案的基础上,提出一种先分散式再局部集中联邦滤波器并采用一种简化的自适应联邦滤波器算法对各定位数据进行融合优化,并进行了仿真.仿真结果表明本文设计的联邦卡尔曼滤波器自适应算法对多传感器系统进行数据处理,能够提供一种最佳估计途径,在容错、数据容量及降低系统费用等方面,都比集中卡尔曼滤波器更为优越,使误差进一步减小.该设计与一般的分散卡尔曼滤波器比较,在信息综合方面更加快捷.     

基于自适应联邦滤波的相对导航信息融合

针对基于GPS/MV组合导航方式的无人机空中加油问题,分析了对接阶段GPS及视觉传感器存在的条件约束。在建立导航传感器非线性相对位置测量模型的基础上,设计了基于扩展卡尔曼滤波的自适应联邦滤波器,并与集中式滤波进行了对比仿真。结果表明,提出的算法保证了部分传感器失效时导航数据输出的平稳性和容错性,滤波精度完全满足无人机空中加油相对导航系统要求。     

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。     

Analysis of upgraded GPS internal Kalman filter

GPS receivers with provisions for inertial navigation system (INS) aiding are designed with internal Kalman filters that model generic INSs and process the basic GPS pseudorange and deltarange (range-rate) data to produce an output of inertially-smoothed, “GPS-derived” position and velocity. These Kalman filters model only the basic nine INS errors (position, velocity, and tilt) and do not model any INS gyro or accelerometer errors. It was found that a significant performance improvement could be achieved under conditions of degraded GPS satellite availability by augmenting this type of filter with the six INS gyro and accelerometer bias errors. It is, therefore, recommended that serious consideration be given to incorporating these states into the design of the GPS internal Kalman filter     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

GPS/INS integration on the Standoff Land Attack Missile (SLAM)

The Standoff Land Attack Missile (SLAM) is a worldwide, all-weather, precision-strike weapon system deployed from carrier-based aircraft. In the primary mode of operation, target location and other mission data are generated from intelligence sources available on the aircraft carrier and loaded into the missile prior to aircraft takeoff. After missile launch, the SLAM inertial navigation system (INS) guides the missile along the planned trajectory. Updating the missile INS from the Global Positioning System (GPS) during flight provides precise midcourse navigation and enhances target acquisition by accurate, on-target pointing of the SLAM Maverick seeker. The GPS/INS avionics and software integration used for SLAM are described in detail, along with some of the design tradeoffs that led to the approach. The avionics configuration integrates the Harpoon midcourse guidance unit, which includes a strapdown inertial sensor package and digital processor, with a Rockwell-Collins single-channel, sequential GPS receiver processor unit (RPU), a derivative of the GPS phase-III user equipment. In addition to the GPS receiver elements the RPU contains the navigation processor, which executes the SLAM navigation, Kalman filter algorithms, and other guidance algorithms including seeker pointing. Flight-test results of the SLAM GPS-aided INS are also included     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

改进的GPS/INS组合导航选星算法

在已有的 GPS定位的选星算法的基础上,从组合系统量测矩阵出发提出了一种适用于 GPS/INS组合导航的选星算法。此算法在原有算法的基础上,考虑了卫星仰角、方位角对卡尔曼滤波器可观性的影响,避免因观测量与系统状态间关联项的减少而导致的滤波器可观性下降,从而保证滤波器性能的稳定。