无源北斗/惯导组合导航模糊自适应算法

为了提高无源北斗卫导/惯导组合导航系统在各种情况下的定位精度,提出了一种组合导航算法模型,并引入模糊逻辑算法对这一模型进行改进,通过监控卡尔曼滤波新息实时调整其噪声方差参数,实现了导航算法模型的自适应性,使改进后组合导航算法的定位精度得到提高。最后,通过仿真验证了模糊逻辑自适应算法可以有效地提高组合导航系统的定位精度。     

基于伪距、伪距率的GPS/SINS容错组合导航系统

为了提高组合导航系统的容错性和可靠性 ,本文采用基于伪距、伪距率的GPS/SINS组合导航系统 ,详细推导了该组合导航系统的模型 ,并通过仿真验证了当有效定位卫星数目小于四颗时 ,该组合方法仍可以利用GPS信息修正SINS的导航误差 ,满足一定的导航精度需求。并通过可观性分析 ,说明了不同有效卫星数目对导航精度的影响     

面向小推力变轨的天文组合自主导航方法

针对小行星探测任务对导航系统自主性强、实时性高的需求,研究了一种面向小推力变轨的天文组合自主导航方法。根据工程实践分析并建立了电推进变轨过程中的动力学模型,给出了天文测角测速组合的小行星探测自主导航方案。为克服小行星探测器推力的不确定性,提出了采用自适应交互式多模型无迹卡尔曼滤波(AIMM-UKF)算法,以较少的模型个数实现对导航系统状态的覆盖,克服了模型集合先验信息不准确对导航精度的影响,提高了组合导航系统的鲁棒性和抗干扰能力。最后,通过数学仿真对组合导航算法的性能进行了验证,结果表明本文提出的组合导航方法估计精度更高、计算消耗更小,可满足小行星探测工程任务对导航系统自主性、实时性和高精度的需求。     

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。     

基于自适应滤波的飞艇组合导航系统研究

研究一种基于自适应滤波的飞艇组合导航系统。采用低精度光纤陀螺和石英加速度计构造惯性测量装置(IMU),研究其高精度导航解算算法;对标准的Sage-Husa自适应滤波方程进行简化变形,设计IMU/北斗组合导航自适应滤波算法,解决组合导航系统噪声和量测噪声统计特性不确定问题。仿真结果表明,在长航时复杂恶劣环境下,基于自适应滤波的IMU/北斗飞艇组合导航系统仍具有较高的导航精度和优越的抗干扰能力,具有良好的工程应用前景。     

SINS/TACAN组合导航卡尔曼滤波算法

随着对飞行器飞行精度和可靠性要求的提高,单一系统已无法满足系统要求,而采用先进的算法,利用信息融合技术将导航系统进行组合,取长补短,提高系统的综合性能成为主流,并得到迅猛发展。导航系统也呈现多信息化、智能化、集成化的发展趋势。本文根据捷联惯导系统(SINS)和塔康系统(TACAN)不同的导航特性,在卡尔曼滤波的基础上,将二者组合起来,编写SINS/TACAN组合导航的滤波算法,并对该组合导航系统进行仿真,仿真结果表明:卡尔曼滤波下的SINS/TACAN组合导航系统,有很高的可行性。     

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。     

基于软件接收机的分布式深组合仿真系统研究

为实现高动态环境下组合导航系统稳定导航定位,设计基于软件接收机的分布式深组合导航仿真系统方案,采用改进的基于伪距、伪距率的组合滤波器校正SINS误差,并利用校正后的SINS信息对GNSS跟踪环路进行频率辅助。结合VC++和Matlab各自的特点,采用VC++与Matlab混合编程,搭建基于GNSS软件接收机的分布式深组合导航仿真系统,实现SINS与GNSS双向辅助。实验结果表明:高动态环境下,深组合导航系统能有效提高GNSS接收机动态跟踪性能,具有良好的组合导航定位能力。     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。     

基于天文角度观测的机载惯性/天文组合滤波算法研究

针对采用天文/惯性位置组合时对导航选星有特殊要求,提出了基于天文角度观测信息的机载惯性/天文组合滤波方案及算法.对基于天文角度观测的INS/CNS组合导航系统的原理进行了充分阐述,分析并建立了基于单星或多星观测条件下的组合导航系统线性化量测方程,并针对角度观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量,并在此基础上设计了组合滤波器算法.最后进行了组合导航系统仿真,并通过协方差分析的方法对比分析了单星和双星观测条件下的滤波性能.仿真结果表明,即使是在单星观测条件下,组合导航系统也能获得较好的定位精度;若观测星数增多,则可以大大提高系统性能,表明该组合导航系统设计方案是成功可行的.     

强约束条件下星座一体化优化设计方法研究

针对星座构形一体化设计时，由于约束条件复杂而导致求解困难的问题，提出了自适应序列约束边界法和约束邻域排斥策略，以进化算法为基础构成了星座构形一体化优化设计方法。应用此方法进行了全球导航星座构形一体化优化设计，设计结果表明该方法能够高效解决综合考虑多种设计因素、具有离散／连续混合变量、无导数信息的星座构形一体化优化设计问题。     

基于多圆交汇的天文定位与组合导航方法

惯性/天文组合导航系统具有全自主、抗干扰能力强等特点,在一些特殊的导航领域受到了人们的高度重视。本文研究了一种天文多圆交汇迭代定位算法,具有数值计算稳定,适合任意多颗导航恒星参与计算的优点,并能同时计算出对应的定位误差协方差阵;在此基础上,将捷联惯性导航系统与天文导航系统组合,构成了扬长避短的组合导航系统,采用扩展卡尔曼滤波算法实现捷联惯导与天文定位两者的信息融合。最后进行了仿真实验,其结果表明,该天文定位算法简单有效,定位误差模型准确,组合后的系统具有较高的精度。     

卫星信号缺失情况下GPS/SINS组合导航系统研究

针对GPS/SINS组合导航在复杂环境中出现的卫星信号不全情况,在分析SINS误差模型的基础上建立了组合导航的松组合和紧组合模型,采用无迹卡尔曼滤波对两种组合模式进行仿真实验.仿真结果显示,在卫星信号正常情况下,紧组合的导航精度高于松组合;在卫星信号缺失时,松组合转变为单纯的惯性导航,导航误差随时间积累,紧组合虽然误差增大,但在一定时间内仍能提供精确导航信息,提高了GPS/SINS组合导航适应复杂环境的能力.     

多信息融合组合导航半物理仿真系统设计与实现

导航算法是组合导航系统中的关键技术。为了验证导航算法的性能, 以导航算法能最终实现工程应用为背景,文中研究了一种以RS-232串行通信为基础,采用分布式仿真结构的多信息融合组合导航半物理仿真系统。根据系统工作原理,搭建了硬件平台,设计了系统的整体信息交换流程和各分系统之间的数据通信协议,利用MSC6.0和VC++6,0编制了传感器仿真程序,导航仿真程序,以及导航监控程序。最终完成了整个系统的实时联调。系统实时联调结果表明,该系统能够直观有效地验证各种导航算法的导航性能,从而为导航算法移植到工程应用中提供了有益的参考。     

基于北斗双星定位辅助的SAR/INS组合导航系统研究

由于SAR/INS/北斗组合导航系统中图像匹配定位需要耗用不等的匹配计算时间，而现有的北斗定位系统输出也具有一定的延时，因此，SAR／INS／北斗组合导航系统中的量测信息输出具有不同步和滞后的特点。针对上述问题，采用常规的联邦滤波算法将难以获得高精度滤波结果。为此，本文在分析SAR／INS／北斗组合导航系统工作过程的基础上，结合卡尔曼滤波的具体原理，设计了针对不同步量测信息的基于联邦滤波理论的组合滤波方案，并进一步提出了解决量测信息滞后问题的算法，从而可以有效处理SAR／INS／北斗组合导航系统中的信息融合问题。协方差分析结果表明提出的组合滤波方案可行，该方案对SAR／INS／北斗组合导航系统的实际应用具有重要的理论参考价值。     

GPS／惯性组合导航系统导航性能的仿真与分析

本文从卡尔曼滤波的基本原理和几何精度因子GDOP的物理意义出发,并结合实例的仿真计算结果,讨论GPS/惯性组合导航系统的定位和测速精度。结果表明:由于位置和速度的双重组合,且由于卡尔曼滤波具有利用以前所有测量值的能力,以及综合利用GPS和惯导信息的能力,所以组合系统的精度虽仍与GDOP有关,但却高于单独利用GPS接收机点解法得到的定位和测速精度,其中定位精度的提高更为显著。     

基于联邦UKF算法的月球探测器自主组合导航

研究了月球探测器在地一月转移轨道阶段的自主导航方法，提出了利用地月位置信息和星光角距测量信息实现探测器自主组合导航的方案。针对导航系统的状态方程非线性的特点，将Unscented卡尔曼滤波算法和信息融合技术相结合，设计了新的联邦滤波器并应用于自主导航系统中。对这种导航方案进行了数值仿真，和传统的联邦滤波算法进行了比较。仿真结果表明，所提出的组合导航方法和联邦滤波算法的导航位置估计精度约为1km，速度估计精度约为0．01m／s，并且具有良好的鲁棒性和容错性能。     

基于光学/脉冲星的木星探测转移段自主组合导航

提出一种基于光学/X脉冲星的木星探测器转移段自主组合导航方案。该方案在探测器转移段动力学模型的基础上,以地球、火星、木星、木星卫星以及X射线脉冲星作为观测目标,从待观测目标的几何分布、视星等以及导航精度几个方面,分析光学自主导航待观测目标的可观测条件和可观测度,优化选取最优的光学观测目标;结合X射线脉冲星观测信息,构建光学/X射线脉冲星组合导航方案;结合无迹卡尔曼滤波算法,应用于木星探测转移段,实现探测器位置和速度估计。从数学仿真结果来看,该组合导航方案状态估计精度显著优于单独使用光学导航或者X脉冲星导航系统。     

基于一体化平台的导航对抗系统

卫星导航在军事领域的运用越来越广泛,导航对抗是一体化战场信息对抗系统的重要内容。分析了一体化信息对抗平台的构建,包括硬件平台构建、软件体系架构设计等方面,并在此基础上研究了导航对抗的软件化设计,通过与平台的集成设计,实现了快速导航对抗功能。