一种车载组合导航系统航向修正方法研究

针对车载组合导航系统航向误差难以修正的问题,对航向角误差可观测性进行分析,并提出一种基于加速度变化的航向误差可观测性分析的误差修正方法。首先利用分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析法和奇异值(SVD)分析法对不同加速度变化情况下的组合导航系统航向角误差进行可观测性分析,得出航向角误差的可观测度与加速度变化的剧烈程度正相关的结论。在不同加速度变化情况下,对航向角误差的滤波估计进行仿真,总结出加速度变化过程中的收敛规律,从而提出根据加速度变化情况对航向误差进行修正的方法。最后实验结果表明,通过该方法能够有效地减小航向角误差导致的位置误差,提高导航精度。     

水下SRINS/DVL组合导航技术研究

针对单轴旋转激光陀螺惯导系统存在周期性振荡误差较大、定位误差随时 间累积的问题,为提高系统的导航精度以及实现高自主性和强抗干扰性,对单轴旋转激 光陀螺惯导系统与多普勒计程仪组合导航方法进行了探讨,建立了组合导航系统模型, 并进行了仿真分析。结果表明,采用该组合导航方案可实现对单轴旋转激光陀螺惯导系 统误差进行较为准确的估计,组合导航系统输出的姿态角误差小于0.1' ,东向和北向速 度误差小于0.05kn,在24h 内经度和纬度误差的最大值均小于0.02' 。     

无人飞行器集群仅测距初始相对位姿确定方法研究CSCD

针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人飞行器集群成员间的相对定位问题,研究了一种基于机载惯性测量单元(IMU)、气压高度计与数据链测距组合的初始相对位姿求解算法。首先,在高度计稳定输出较为精确的高度信息的前提下,将飞行器的三维运动解耦成二维水平运动,给出了三维加速度和角速度、测距信息的水平坐标系投影等效模型。在此基础上,以待求量相对位置和航向角的非线性形式构造了新的待求状态量,并将相对位置和航向角的非线性求解问题转化成了新状态量的线性模型最小二乘求解问题。然后,通过引入递推最小二乘算法(RLS),建立了该相对位姿求解算法的实时输出递推形式,有效降低了机载在线计算的负载。接着,对所提算法进行了可观测性分析,并给出了使系统状态量不可观测的几种相对运动形式。最后,对所提算法进行了数值仿真实验,仿真结果表明,该算法能够有效、快速求解初始相对位姿,位置误差在初始相对距离的10%以内,航向角误差在初始相对角度的1%以内。     

基于UKF的高动态飞行器无源组合导航系统研究

针对飞行器在进行高动态飞行中卫星导航系统易受干扰、GPS可能被屏蔽,从而导致导航系统失稳甚至发散的问题,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对基于捷联惯导系统(SINS)、地磁导航系统(GNS)和嵌入式大气数据系统(FADS)的组合无源导航系统性能进行了改进.建立了地磁数据模型和无源组合导航模型,并针对新的组合导航系统观测方程非线性程度较高问题,提出了利用非线性UKF对导航数据进行融合的方法.利用高动态飞行轨迹对所提出的组合导航系统进行了仿真及误差分析,结果表明该系统对SINS误差估计具有适中的精度.     

基于自包含传感器的单兵导航系统设计

针对无卫星信号环境中单兵人员导航定位需求,设计了一种基于自包含传感器的单兵导航系统,重点研究了惯性传感器和压力传感器组合的零速区间检测算法,并通过对单兵导航系统背景磁场误差进行补偿来计算航向角,实现了速度观测量和航向观测量的准确提取。在此基础上,采用Kalman滤波器对系统状态误差进行估计,并对惯性导航解算结果中的累积误差进行修正。最后,在实际路线上开展了单兵导航系统定位实验,实验结果表明,行人在矩形路线终点位置处的位置误差为0.42m,占行走总路程的0.33%,从而证明了零速修正和航向修正能有效提高单兵导航系统的定位精度。     

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。     

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。     

基于改进的磁场检验和主方向算法的行人航向估计

针对以惯导为核心的行人定位算法存在航向角失真的问题，提出了一种融合惯性测量单元(IMU)和磁力计的行人导航算法，利用步幅航向的变化量将行人的运动分为直线行走和曲线行走两部分，当检测到行人直线行走时，提出一种实时建立主方向的自适应航向角漂移修正算法，对航行角误差进行补偿；当行人曲线行走时，辅助地磁场信息，使用磁场强度、地磁倾角、惯性导航系统(inertial navigation system，INS)与磁力计解算的航向角之差这三个特征值构建广义似然比检验量，对磁场进行判断获得稳定状态磁场信息，通过卡尔曼滤波对航向角误差进行补偿。将传感器置于足部进行实验，实验结果表明,两种算法可以实现优势互补，有效地抑制地磁信息的干扰，提高导航精度，算法结果相对于无航向角修正的零速修正算法、零角速度更新算法和单独使用磁力计进行融合的算法，定位误差分别降低了91.02%、82.93%和61.39%，室外和室内终点定位误差分别为4.545 4 m和0.543 6 m，占总路程的0.69%和0.17%。     

姿态航向参考系统中磁罗盘安装误差补偿研究

在飞行状态下,姿态航向参考系统的航向由磁航姿计算机的姿态和磁罗盘的磁通量算得,由于磁罗盘和航姿计算机在机上有安装误差,使得算出的航向有一定偏差,针对这一问题,文章提出了一种补偿机上磁罗盘安装误差的方法。机上试验表明:该方法补偿了磁罗盘在机上的安装误差,可有效提高磁航向的精度。     

基于虚拟地标的行人惯性SLAM算法

针对当前仅使用低成本惯性传感器的行人导航系统航向角存在较大累积误差的问题,研究了一种只使用惯性传感器信息的虚拟地标构建方法,并通过匹配虚拟地标点对位置和航向进行误差补偿.在此基础上,结合同时定位与建图(SLAM)方法的思想,实现了仅基于惯性传感器的SLAM,提高了行人导航的精度和可靠导航时间.试验结果表明,该方法能够有效消除纯惯性行人定位系统的累积误差,在2027m2的单层建筑物中空间位置误差小于10m.     

惯导/北斗/里程计一体化紧组合导航方法研究

当前,主要通过采用惯导/卫星导航组合或者惯导/里程计组合的方式来实现 车辆的定位定向;卫星信号良好时,惯导系统与卫星导航组合实现车辆定位定向,当卫 星导航信号不好甚至没有信号无法正常工作时,惯导系统与里程计组合实现车辆定位定 向。提出一种惯导/卫星导航/里程计三者的一体化组合方案,针对惯导、北斗、里程计 这三项测量设备构成的组合系统建立了统一的误差状态模型、组合量测模型以及反馈修 正模型,并通过卡尔曼滤波器来实现三者的一体化紧组合,这种惯导/北斗/里程计一体 化的紧组合方式,能更好地实现三者信号之间的充分交流与融合。将这种一体化紧组合 方法与传统的惯导/北斗组合、惯导/里程计组合方法进行了仿真比较,结果表明：惯导/ 北斗/里程计一体化的紧组合方法能更加快速、准确得到传感器误差（ 包含惯组误差、 北斗误差、里程计误差）的在线估计,更能有效提高各传感器的测量精度。     

综合控制系统研究及其仿真

研究了综合火力/飞行/推进控制系统原理及其各个子系统的控制律设计方法,研究通过飞行、推进、火控等系统的综合实现自动飞行、自动攻击的原理,并利用VC 和Open GL联合开发了综合控制仿真、设计平台,结合有效的任务管理及控制律剪裁,实现了灵活的系统运行配置,将设计平台和仿真平台集为一体,并将多个系统的综合、测试、仿真在一个平台上实现。最后通过数字仿真表明,综合控制系统明显地提高了飞机综合化、自动化水平,也验证仿真平台达到了设计要求。     

火/飞/推综合控制系统及其仿真平台研究

介绍了火/飞/推综合控制系统原理及其各个子系统的控制律设计方法。阐述了通过飞行、推进、火控等系统的综合实现自动飞行、自动攻击的原理和算法。开发了综合控制仿真设计平台,结合有效的任务管理及控制律剪裁实现了灵活的系统运行配置,将设计平台和仿真平台集为一体,并将多个系统的综合、测试、仿真在一个平台中实现。数字仿真表明,综合控制系统明显提高了飞机综合化、自动化水平,也验证了仿真平台达到了设计要求。     

Intelligent SINS/RDSS Integrated Algorithms for Land Vehicle Navigation

This is a discussion of the design of strap-down inertial navigation systems (SINS) and radio determination satellite service (RDSS) integrated navigation algorithms. The research aims at testing the effectiveness of artificial intelligence (AI)-aided Kalman filtering (KF) approaches for land vehicle applications. A back-propagation neural network (BPNN)-aided K*F algorithm and a fuzzy inference-based KF algorithm are presented in order to overcome the time delay of RDSS positioning provided by a double-star positioning system in China. Traditional KF causes biased solutions, and indeed, leads to filter instability easily since the time delay of RDSS positioning, in an active mode, is hard to be modeled and sometimes suffers from RDSS outages. Therefore, a fuzzy inference is used to correct the variance matrix of KE measurement noises adaptively; and a trained BPNN corrects the outputs of the Kalman filter. The algorithms proposed herein have been verified on real SINSIRDSS data. collected in land vehicle tests and are compared with other approaches. The results demonstrate that fuzzy inference-based KF algorithms improve the positioning accuracy to over 40 % better than KF algorithms, and BPNN-aided KF algorithms have the same precision as GPS which is the reference station In dynamic experiments without RDSS outages. The test results with RDSS outages indicate that the fuzzy inference-based KF is feasible but with positioning errors of hundreds of meters, so the BPNN-aided KF is designed to efficiently compensate for RDSS outages and improve system performance.     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。     

车载捷联惯导与里程计组合导航技术研究

惯导的误差随着时间增长是积累的,可采用里程计辅助捷联惯导构成纯自主的车载组合导航系统.利用捷联惯导的速度和里程计测量的速度之差作为观测量,通过卡尔曼滤波技术校正惯导的导航参数,可以有效地抑制惯导误差的积累,提高导航参数的精度.本文推导了组合导航系统的模型,从理论上用特征值方法分析了系统的可观测度,进而设计轨迹进行了仿真...     

Impedance Calculations for Elements of Sonar Arrays by Neural-Network-Based Integration

In this paper, a technique of neural network based integration is proposed to calculate the self-and mutual-impedances within arrays of sonar transducers. The multi-dimensional integrals appearing in self-and mutual-impedance formulations are transformed into neural-network-based integration and the final results can be found from look-up tables in mathematical handbooks. Initially, the integrand is modeled by a trained neural network. Integration on the integrand then becomes integration on the linear combination of weights and basis functions within the neural network. The results will become the linear combination of error functions which can be looked up in mathematical handbooks. Numerical simulation shows that the results calculated by the proposed method are consistent with those given in other existing studies. The proposed technique requires neither numerical nor artificial integration procedure. Due to the inherent learning and predicting property of neural network, only a small number of sampling points for the integrand are required in the proposed integration technique.     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。     

基于模型的航电系统集成验证技术研究

为了满足系统集成度高、交联关系复杂的航电系统集成验证需求,提出了基于模型的航电系统集成验证技术。详细介绍了基于模型的航电系统仿真和测试方法,航电系统仿真建模规范,以及基于模型运行的航电系统集成验证平台。通过在航电系统集成过程中的应用,基于模型的集成方法有效地提高了航电系统集成效率,保证了航电系统集成准确度。该方法可应用于航电系统全数字集成、半物理集成和全实物动态集成,保证各阶段试验的衔接,持续提升航电系统集成工作的技术水平。     

里程计初始标定及误差分析

介绍了里程计的初始标定计算方法,利用该方法计算出里程计刻度系数和 航向安装偏差角。在此基础上建立了里程计刻度系数的标定误差模型和航向安装偏差角 的标定误差模型,分析各因素对里程计刻度系数标定和航向安装偏差角标定的影响,并 对误差模型简化,得出影响里程计标定的主要因素是初始航向角误差和Z 轴陀螺漂移。 最后,进行数学仿真,仿真结果与分析结果一致。