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。     

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。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.     

远程长航时飞行器惯性/天文组合导航技术研究

为实现天文导航系统位置和航向信息对惯性导航系统误差的有效修正,设计了一种远程长航时惯性/天文位置、航向组合导航总体方案,提出了天文信息辅助的惯导航向修正方法,并推导了惯性/天文位置组合导航动态方程。仿真结果表明,提出的远程长航时惯性/天文位置、航向组合导航方案和算法是正确的,且有效地提高了组合导航系统性能。     

一种基于惯性辅助的卫星信息容错技术

对于机载捷联惯性卫星组合导航系统而言,当载机处于大动态或者其他卫星信号不连续情况时,卫星提供的速度、位置等量测信息可能会出现跳变,进而影响组合导航精度.介绍了惯性导航、卫星导航及其组合导航系统的基本原理和优缺点,分析了卫星量测不可避免出现跳点时组合导航系统Kalman滤波器的估计效果,对基于惯性辅助的卫星信息容错技术进行研究,提出了一种新的卫星信号野值剔除与滤波改进方法.新方法既保证了量测向量原有的统计特性,同时将野值带来的影响去除.半实物仿真分析结果表明,滤波器的估计稳定性得到明显提升,组合导航系统的速度和位置精度分别提升了约30％和35％.     

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。     

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。     

地磁辅助的无缝INS/GPS组合导航研究

INS/GPS组合导航已经成为当前无人机导航系统的主要实现形式,由于GPS信号容易受到干扰,在恶劣的电磁环境下信号易丢失,从而导致GPS卫星信号失锁而无法使用。地磁导航作为一种无源导航方法,其难以受到外界干扰且具有较强的自主性,从而为克服GPS在干扰情况下无法对INS误差实现持续无缝修正的不足提供了很好的途径。针对INS/GPS组合导航中GPS卫星信号失锁的情况,设计提出了使用地磁匹配导航进行辅助实现无人机无缝导航的实现方案,设计了基于地磁特征的地磁匹配算法和地磁匹配辅助的INS/GPS组合无缝自主导航算法,并通过仿真验证了采用地磁匹配辅助导航方法,可以在GPS无效的情况下,实现对INS导航误差的持续无缝修正,从而提高导航系统性能。     

一种长距离高可靠月面巡视自主导航方法

针对复杂非结构化月面上高精度巡视自主导航的应用需求,提出了一种基于惯导/视觉/天文组合的长距离高可靠自主导航方法。在建立惯性/天文基于原始观测角度信息紧耦组合量测模型和惯性/视觉改进量测模型的基础上,采用异步量测特性的集中自适应滤波算法提高了月面巡视器自主导航系统的导航精度和可靠性。数学仿真结果表明,该方法具有较高的绝对定位和定姿精度,位置和姿态精度分别优于60 m和0.1°,并且具有较高的可靠性和鲁棒性,能够满足月面巡视高精度自主导航的要求。     

SINS/DVL水下组合导航系统的误差分析与改进技术

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。     

Multi-sensor optimal data fusion for INS/GPS/SAR integrated navigation system

INS/GPS/SAR integrated navigation system represents the trend of next generation navigation systems with the high performance of independence, high precision and reliability. This paper presents a new multi-sensor data fusion methodology for INS/GPS/SAR integrated navigation systems. This methodology combines local decentralized fusion with global optimal fusion to enhance the accuracy and reliability of integrated navigation systems. A decentralized estimation fusion method is established for individual integrations of GPS and SAR into INS to obtain the local optimal state estimations in a parallel manner. A global optimal estimation fusion theory is studied to fuse the local optimal estimations for generating the global optimal state estimation of INS/GPS/SAR integrated navigation systems. The global data fusion features a method of variance upper finiteness and a method of variance upper bound to ensure that the global optimal state estimation can be achieved under a general condition. Experimental results demonstrate that INS/GPS/SAR integrated navigation systems achieved by using the proposed methodology have a better performance than INS/GPS integrated systems.     

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。     

用于SAR运动补偿的DGPS/SINS组合系统研究

使用考虑位置误差相关项的伪距率观测模型 ,研究了用于合成孔径雷达运动补偿的差分 GPS/ SINS伪距率组合系统。结果表明 ,组合系统的长期位置精度能达到 1 m左右。 GPS数据更新率低于 INS,在 GPS测量时间间隔内 ,组合系统的性能仅由 INS决定。虽然 INS误差随时间积累 ,在 GPS数据更新率为 1 s的情况下 ,即使采用中等精度的惯性仪表 ,其相对位置精度为厘米级 (这里相对位置精度指组合系统在 GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围)。     

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。     

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.     

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。     

A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile

For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree...     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。