一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。      

融合高斯过程回归的UKF估计方法

高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归（GPR）增强无迹卡尔曼滤波（UKF）预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。      

卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应滤波算法

针对全球卫星导航系统/捷联惯性导航系统（GNSS/SINS）组合导航中GNSS信号易受干扰，造成量测噪声突变的问题，提出一种基于可变遗忘因子的渐消记忆变分贝叶斯自适应Kalman滤波（VBAKF）算法。针对自适应滤波中突变噪声难以准确探测，构建基于初值的噪声突变检验准则；为解决自适应滤波估计突变噪声的拖尾现象，将变分贝叶斯自适应滤波的超参数传递结构转化为协方差阵修正结构，通过构造可变遗忘因子函数动态调节自适应滤波中的遗忘因子。仿真和实测数据表明：所提算法可在GNSS/SINS噪声突变时快速估计量测噪声，提高组合导航精度。     

一种顾及厄特沃思效应的水下重力辅助导航方法

水下相对于水面环境,准确估计厄特沃思效应更为困难,进而影响重力测量精度。由于传统重力匹配算法未考虑水下厄特沃思估计误差对重力辅助导航定位性能的影响,根据不同导航参数对厄特沃思估计误差的影响程度,构建了水下惯导系统/计程仪/重力仪组合导航框架,采用UKF非线性滤波算法,分析了不同导航模式下厄特沃思估计误差特性,并评估了有无厄特沃思估计误差时重力辅助导航性能的差异。半物理仿真结果表明采用DVL的辅助导航方式可有效抑制惯导误差积累,INS/DVL/Gravimeter三者信息融合导航模式定位性能得到了进一步提高,即使在考虑厄特沃思估计误差的情况下,与仅采用DVL作为辅助信息源相比,水平径向误差定位精度依然提升了17.02%。     

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下,且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点,常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性,对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计,直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分,利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程,并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明,相对于EKF算法,采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%,并且系统的实时性也可以得到保证。     

INS/SMNS组合导航信息融合算法

为了解决INS/SMNS(Inertial Navigation System /Scene Matching Navigation System)组合导航系统信息融合时涉及到的时间对准、多速率滤波、不等间隔以及量测滞后等问题,根据INS/SMNS组合导航主要应用于末制导段以及Kalman滤波与观测值的关系,提出了采用外推法进行时间对准、变周期离散化进行不等间隔多速率滤波、使用计算机软件消除量测滞后的解决方案.对比分析了常规Kalman滤波、消除量测滞后Kalman滤波以及方案的滤波精度.仿真结果表明设计的方案具有较高的滤波精度.     

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警,是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标。基于惯性导航系统（INS）辅助的卫星导航自主完好性监测算法,提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法,通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星,最大限度利用组合导航中INS的导航信息,在2颗可见星条件下就能实现故障检测。相比传统接收机自主完好性监测(RAIM)方法,该方法提高了检测算法可用性。在GPS单星座且INS定位误差方差σ_s=1m条件下,加入35m单星故障幅值,传统加权RAIM故障检测概率为48.51%,本文算法检测概率为95.21%,检测性能提升47%;与INS辅助的卡尔曼滤波残差检测法相比,在相同INS精度等级条件下该方法也具有更高的检测概率。此外,仿真分析了不同INS精度等级对该方法故障检测性能的影响,结果表明INS精度越高,该方法检测性能越好。     

一种连续波雷达高精度波束中心速度求取方法

解决着陆导航连续波测速雷达中面目标非均匀散射特性和加速度分量对测速精度的影响,提出了一种高精度波束中心速度求取方法。采用Kalman滤波完成速度跟踪和加速度估计,进行加速度补偿后,利用ZFFT变换完成对目标多普勒频移范围的细化分析,最后采用包络截取法完成高精度波束中心速度估计。通过仿真分析证明,包络截取法相比其他方法具有精度高、适应性强的特点,速度测量误差小于0.15m/s（3δ）;通过硬件系统处理时间分析,该算法流程易于实时处理,已成功应用于某着陆导航雷达系统中。     

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

Evaluation on real-time dynamic performance of BDS in PPP,RTK, and INS tightly aided modes

Since China’s BeiDou satellite navigation system (BDS) began to provide regional navigation service for Asia-Pacific region after 2012, more new generation BDS satellites have been launched to further expand BDS’s coverage to be global. In this contribution, precise positioning models based on BDS and the corresponding mathematical algorithms are presented in detail. Then, an evaluation on BDS’s real-time dynamic positioning and navigation performance is presented in Precise Point Positioning (PPP), Real-time Kinematic (RTK), Inertial Navigation System (INS) tightly aided PPP and RTK modes by processing a set of land-borne vehicle experiment data. Results indicate that BDS positioning Root Mean Square (RMS) in north, east, and vertical components are 2.0, 2.7, and 7.6?cm in RTK mode and 7.8, 14.7, and 24.8?cm in PPP mode, which are close to GPS positioning accuracy. Meanwhile, with the help of INS, about 38.8%, 67.5%, and 66.5% improvements can be obtained by using PPP/INS tight-integration mode. Such enhancements in RTK/INS tight-integration mode are 14.1%, 34.0%, and 41.9%. Moreover, the accuracy of velocimetry and attitude determination can be improved to be better than 1?cm/s and 0.1°, respectively. Besides, the continuity and reliability of BDS in both PPP and RTK modes can also be ameliorated significantly by INS during satellite signal missing periods.     

GALILEO/SINS组合导航系统研究

GALILEO是新一代的全球卫星定位系统。文章根据GALILEO系统的特点,有针对性地研究了GALILEO/捷联惯导(SINS)伪距组合导航模式。分析并建立了GALI LEO的误差方程,并以此为基础,给出了GALILEO/SINS伪距组合导航系统的误差模型和相应的卡尔曼滤波方程。为了有效验证设计的组合导航系统的有效性,在仿真过程中采用了协方差分析法,对组合导航系统性能进行了仿真研究。仿真结果表明GALILEO/SINS伪距组合导航系统能够有效的提高导航精度,随着GALILEO的不断完善,该系统将具有很大的应用前景。     

基于等值线约束的地磁匹配方法

地磁辅助导航是组合导航技术研究的新方向.简要介绍了地磁辅助导航的基本原理和发展现状,并重点对地磁匹配方法进行了研究.地磁匹配是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯性导航系统的误差积累.提出了一种改进的基于等值线约束的相关匹配算法,能够有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯性导航系统的积累误差.仿真实验证明,该算法能有效提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.该算法对航向误差具有一定的适应性.      

Improved robust Kalman filter for state model errors in GNSS-PPP/MEMS-IMU double state integrated navigation

The integration of Global Navigation Satellite System (GNSS) with Inertial Navigation Systems (INS) has been actively researched and widely applied as it can provide reliable positioning information continuously. In recent years, Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) technology achieves rapid development and Micro Electro Mechanical Systems and Inertial Measurement Unit (MEMS-IMU) has aroused wide concern due to its excellent properties in some cases. However, the observations from MEMS-IMU are easy to be influenced by motion state and location environment because of its manufacturing process. It is not easy to judge whether gross errors are in the state model or the observation model by the widely adopted robust filter based on innovation. In this contribution, we present an improved robust filter with a double state model on the basis of the chi-square distribution of the square of the Mahalanobis distance. The vehicle motion model acts as the external constraint information and can be adopted to construct robust statistic with the results from INS mechanization. And then a robust factor was determined to adjust the observation noise covariance matrix. To evaluate the performance of this method, the simulation test and the field test based on locomotive platform of Nottingham Geospatial Institute (NGI) were carried out. According to the results, in the simulation test, the position improvements are 33%, 30% in the north and east directions; in the real test, the loosely and tightly coupled was adopted and the position accuracy can be improved by about 50–60% in the horizontal direction and the improvement of the pitch and the roll accuracy was lower than the azimuth accuracy due to poor observability and experimental scene which is of the characteristics of small elevation change. Therefore, the proposed robust filter could diminish the effect of the gross error from MEMS-IMU and enhance the integrated system.     

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.     

GPS/INS超紧组合载波跟踪环路最优带宽在线设计

在全球定位系统和惯性导航系统组成的超紧耦合系统中,卫星信号的跟踪性能直接取决于载波跟踪环路的带宽。为提高最优带宽的计算精度,在对惯导辅助下载波跟踪环路跟踪特性进行分析的基础上,详细推导了载波多普勒频率估计误差、多普勒频率变化率估计误差的计算方式,建立了惯导辅助下的环路跟踪误差模型;在实时估计跟踪载噪比的基础上,应用离散牛顿二阶梯度法迭代解算最优带宽,并进行实时调整。仿真结果表明,所设计最优带宽迭代解算方法的计算精度能够在11次迭代内达到99.6%,以此作为环路的带宽,能够在弱信号、辅助信息精度较低的情况下有效提高环路的跟踪精度。     

H∞滤波在惯导系统地面快速对准中的应用

阐述了H_∞滤波器的设计过程,并将H_∞滤波方法应用于惯导系统地面初始对准.文中建立了惯导系统的误差模型,并对其进行了可观性分析,利用H_∞滤波方法对可观子系统进行了滤波计算,给出了在噪声统计特性未知方差有界情况下惯导系统初始对准的仿真曲线,仿真结果表明该方法克服了卡尔曼滤波对噪声的苛刻要求,滤波效果能够满足工程需要,进一步说明H_∞滤波应用于惯导系统初始对准是有效的.为提高对准速度,文中给出了方位误差角的一种快速估计方法,结果表明该方法是可行的.     

一种巡视器惯性/视觉组合导航新方法

在以运动参数误差为状态量、视觉导航与惯导导航相对运动参数差为观测量 的传统惯性/视觉组合导航方法中, 为解决相对运动参数同时与前后两个时 刻状态相关的问题, 采用将前一时刻位置和姿态误差增广到状态量中的方法, 并且假设增广的状态量为常值, 导致状态模型中引入了较大的误差. 基于 真实位置、姿态建立观测量误差模型, 导致观测量同时与前后两个时刻的状 态相关. 本文以惯导误差方程为状态模型, 采用四元数差形式的相对运动 参数差作为观测量, 基于上一时刻组合导航位置、姿态估计值建立观测量误 差模型, 实现了状态的增广, 并使得量测信息仅与当前时刻的位置误差和平 台失准角相关, 克服了状态模型误差较大的问题. 月面仿真和地面模拟实验 均表明, 该方法能够达到较高的位置和姿态估计精度.