地磁导航的迭代评价匹配算法

针对现有地磁匹配基本算法在数据批处理上实时性能的不足和需要预先指定匹配数据序列长度的困难,提出了一种用于地磁导航的迭代评价匹配算法(Iterative evaluation matching algorithm,IEMA)。基于迭代求解思想,将算法时间分散在各个采样时刻,同时采用实时评价方式,在每一步迭代求解后根据实际情况来判断是否可以输出匹配定位结果。试验结果表明,迭代评价匹配算法应用于地磁导航是有效可靠的,并且它能够自适应调整匹配数据序列的长度。     

旋转惯导系统中的圆锥误差分析及其补偿

圆锥误差是由转动不可交换性误差引起的,存在于惯导系统导航解算的一种误差形式。由于基于旋转调制方式的惯导系统运动模式与传统捷联惯导系统不同,因此圆锥误差的表现形式也会发生相应变化。首先建立了旋转调制惯导系统的圆锥运动模型,对其不可交换性误差进行了推导。在此基础上分析了基于等效旋转矢量的多子样算法在旋转惯导系统圆锥误差补偿中的应用效果以及旋转方案对圆锥误差补偿的影响,最终通过仿真对理论分析进行了验证。仿真结果表明,圆锥误差对于旋转惯导系统的影响要大于传统惯导系统,但可以通过改变旋转方式来对圆锥误差进行抑制。     

空中平台方位误差修正技术研究

平台方位误差的估计补偿是巡航导弹中制导组合导航的一项关键技术。通过短时机动飞行，采用惯性／位置组合导航卡尔曼滤波估计方法，实现对平台方位误差的空中估计修正。横向“Ｃ”形或“Ｓ”形转弯可增大方位误差的可观测程度，从而迅速估计出平台方位误差。文中首先建立组合导航系统机动飞行段的简化数学模型，讨论了简化条件，给出了相应的滤波算法（ＭＫＦ），不同类型的计算机模拟仿真证明平台方位误差修正精度可达到４～５＇。所得结论对巡航导弹惯导／地形匹配、惯导／ＧＰＳ组合导航技术研究有实用意义。     

结合线段组合特征的快速图像匹配算法（英文）

图像匹配导航技术是近年来自主导航领域的研究热点之一,但图像匹配算法的实时性却难以满足现实导航系统的需求。本文改进了传统线段提取算法,并引入了Delaunay三角剖分法,通过结合点线几何特征,减少了图像特征冗余。结合置信度准则对误差进行分析,完成匹配过程。仿真结果表明,本文算法在3°旋转并有尺度变化的情况下仍然能完成匹配,图像尺寸为256像素×256像素时匹配时间在0.5 s以内,适用于特征分布较多且实时性要求较高的自主导航系统。     

用GPS信息的惯导快速对准方法

如何快速、准确地完成惯导系统的初始对准一直是惯导系统研究的关键技术，方位对准精度和对准时间的矛盾至今未能很好地得到解决。为解决这一问题，本文提出了双全球定位系统（ＧＰＳ）同惯性导航系统（ＩＮＳ）进行深组合的方法。仿真结果表明，该方法使方位对准时间缩短为不到２ｍｉｎ，精度达到１４．６７（″），较好地解决了方位对准问题，同时也提高了导航精度。     

基于改进EKF的IMU动态误差抑制

惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题，本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter, EKF）算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器（Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF），借助于二阶巴特沃斯低通滤波器（Butterworth filter, BF）对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现，经过几种实验对比验证，结果表明：在EKF单独作用时，其数据方差较大，遇到震动干扰时，瞬时值误差较大；在无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman filter, UKF）单独作用时，虽然其并不依赖初始噪音参数，其数据方差比EKF小，但还不足以满足要求；在加入BF后，数据方差明显减小，瞬时误差被大幅抑制，增强了系统的稳定性、抗干扰能力。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

微型飞行器的GPS-图像复合导航技术

根据微型飞行器的飞行特点,设计了一种能有效提高图像匹配速度的复合导航算法,即GPS-改进图像相关法,利用GPS传感信息与图像信息相结合,快速而准确地引导微型飞行器到达目的地.为了进一步减少匹配时间,提高匹配效率,同时保证一定的匹配精度,文中设计了先粗后精的分层匹配控制策略.仿真结果表明,该算法相对于传统相关匹配法,不仅保持了很好的匹配率,还有效地提高了匹配的速度,运行于4-DSP系统平台上,完全达到系统实时性的要求.     

GPS／DNS组合导航系统研究

通过误差分析的方法，给出了用卫星全球定位系统ＧＰＳ的位置、速度信息作为观测量的ＧＰＳ／ＤＮＳ组合导航系统的数学模型。在此模型的基础上应用卡尔曼滤波器，估计出导航参数误差并对系统进行校正，从而实现了ＧＰＳ与多普勒导航系统（ＤＮＳ）的组合。ＧＰＳ／ＤＮＳ组合导航系统克服了多普勒导航系统定位误差随时间发散的缺点，使得导航精度与时间无关，弥补了ＧＰＳ实时性的不足。仿真结果表明，该组合方案可获得高的导航定位精度。该系统丰富了组合导航系统内容，且体积小、成本低，便于工程实现，具有实用价值。     

基于卡尔曼滤波技术的相对导航技术之研究

本论文主要是研究卡尔曼滤波参数混合技术应用于民用飞机相对导航系统。文中重点在于讨论两架飞机相对位置误差的演变。因此首先研究了飞机绝对导航位置误差的演变。讨论了惯导系统(INS)和卫星定位系统(GPS)的卡尔曼滤波混合。此外，讨论相对导航条件下参数混合以及在下列两种不同的情况下的混合结果：1、飞机间相互传送本机混合后的导航数据；2、未经混合的导航数据传送后再混合。采用MATLAB进行仿真，得到不同方式的导航系统相对位置估计误差演变。