基于RT-LAB的组合导航仿真平台设计

设计了一种基于RT-LAB的SINS/GPS/CNS（Strapdown Inertial Navigation System/Global Positioning System/Celestial Navigation System）组合导航系统仿真平台方案,建立具有故障检测、隔离和系统重构能力的基于联邦卡尔曼滤波器的姿态、位置、速度组合导航系统方案和结构.将SINS与GPS的位置之差和速度之差作为SINS/GPS子滤波器的观测量,通过CNS给出的载体惯性姿态信息获得SINS的姿态误差角测量信息.仿真结果表明,该系统方案具有较强的容错性能、较高的导航精度和很强的实时性能,为组合导航技术的研究提供了有益的参考.     

GPS软件接收机原理样机设计与实现

为了满足GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)超紧组合导航系统研究的需要,克服硬件接收机参数固定,适应性差的弱点,设计了一种参数可调、灵活控制的GPS软件接收机.采用GPS L1频率的中频采样信号,运用FFT(Fast Fourier Transform)频域捕获算法和锁相环与锁频环相互辅助的载波环路,实现了信号捕获、码环和载波环路跟踪、导航电文提取与解码、伪距及导航定位解算,并与NovAtel公司的FlexPax型硬件接收机进行了比较.跑车测试结果表明,该GPS软件接收机捕获迅速、跟踪准确,导航定位精度小于10m,动态抗干扰能力明显优于一般GPS硬件接收机,适合于GPS/INS超紧组合导航系统的应用.     

组合导航系统时间不同步对INS初始对准的影响

在组合导航系统的实际应用中，由于系统间通信，计算和卫星钟差等造成的时间同步问题已经越来越引人们的关注，文章以INS／GPS（平台惯导／GPS）组合导航系统为例，研究了该组合系统中GPS的时间延迟对惯导系统初始对准各状态量的影响机理；仿真结果表明，在运载器做圆周运动时，时间延迟会导致错误的方位角估计。     

基于遗传算法的多模型Kalman滤波算法 及应用研究

基于长航时无人机惯性/天文/卫星(INS/CNS/GPS)组合导航系统模型,针对复杂环境所引起的系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了一种基于遗传算法的多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较.仿真结果表明,与采用单一模型的Kalman滤波算法相比,该方法不仅能大大提高导航系统的精度和可靠性,而且还可以较好地辨识出组合导航系统惯性器件噪声统计模型参数.      

一种用INS辅助GPS周跳检测和求解整周模糊度的方法

在INS／GPS全组合导航系统中，需要利用GPS载波相位测量信息，其中整周模糊度的确定和周跳的检测是两个关键的技术。文中提出了利用INS信息对GPS解算过程中的周跳检测和整周模糊度的确定进行辅助解算的简易快速算法，并进行了计算机仿真。仿真结果表明，文中提出的INS辅助GPS的周跳检测简易算法可以有效的检测出发生的小到一周的周跳；在一定条件下，利用INS信息辅助GPS可以瞬时可靠地求解出整周模糊度。     

空天飞机捷联惯性/GPS组合系统

本文提出一种适用于空天飞机的捷联惯性/GPS组合导航系统,给出了该组合系统的原理框图。针对不同的容错要求,对三种捷联惯性子系统的多余度配置方案、相应的故障检测与隔离问题、各自的特点及应用范围进行了讨论。还涉及在空天飞机的各个飞行段应用这个组合系统的方式及如何将它与别的控制、制导与导航设备相联系。对组合系统中的卡尔曼滤波器及全球定位系统也作了简要的描述。     

SINS／GPS／陆标组合导航在平流层飞艇中的应用

针对平流层飞艇的飞行特点,提出了SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出了SINS/陆标组合导航的观测模型,并将Sage-Husa 自适应滤波方法与联邦滤波相结合形成改进的自适应联邦滤波,用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统,可以有效改善平台误差角的估计精度,同时利用改进的自适应联邦滤波可有效提高全局滤波精度.     

基于自由软件的GPS／INS组合导航系统设计

自由软件运动的兴起，带给导航系统一个全新的设计模式，即根据所设计的导航系统定制实时内核，将应用层的设计和内核层的设计融合在一起。文章将自由软件应用到导航系统设计中，提出了基于自由软件的导航系统设计方法，并给出了基于自由软件uC／OS的GPS／INS组合导航系统的实现，经实验验证，本系统具有良好的性能。     

GPS在空间飞行器中的应用

众所周知,GPS(Golbal PositioningSystem)是由美国防部(DOD)研制的卫星全球导航系统,将于90年代初进入运行阶段。NASA决定包括下一代航天飞机在内的空间平台的主要导航系统将采用GPS方式,为此已经开始进行整体研究。不仅空间站采用GPS导航,而且欧洲航宇局(ESA)计划中的小型航天飞机Hermes也将以GPS和INS(惯性导航系统)为中心着手研究导航系统。只靠GPS一种方式得不到姿态情报,还要和INS方式组成复合系统才能提     

车载GPS/DR组合导航系统的研究

介绍了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统的设计,在对GPS/DR组合导航系统中主要误差来源分析的基础上,建立了表示这些误差的数学模型.根据组合系统的数据融合原理,提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该算法在提高GPS定位精度的情况下,能很好地修正DR系统的积累误差,大大提高了组合系统的完整性、可靠性.      

GPS/INS组合导航系统半实物仿真研究

为了研究ＧＰＳ组合导航系统的性能,利用跑车实验实时采集的惯性导航系统和ＧＰＳ的数据进行了测后仿真研究。分别进行了ＧＰＳ／ＩＮＳ位置、速度组合和伪距、伪距率组合仿真,仿真中组合Ｋａｌｍａｎ滤波器采用数值稳定性较好的Ｕ－Ｄ分解算法。最后给出了纯惯导及组合后系统的位置、速度误差仿真曲线,结果分析及相关结论。     

采用GPS或INS／运动方程确定气动力变轨段导航信息

基于航天器气动力辅助变轨的基准飞行轨道,提出采用ＧＰＳ（或ＩＮＳ）／运动方程来确定航天器的六自由度导航信息。采用航天器高超音速空气动力的近似计算公式,导出了ＧＰＳ（或ＩＮＳ）／运动方程导航方案的滤波方程、观测方程等。数字仿真表明,ＧＰＳ（或ＩＮＳ）／运动方程导航方案的精度高于ＧＰＳ或ＩＮＳ,而且较单纯的ＧＰＳ或ＩＮＳ增加了导航信息冗余度。     

INS辅助的GPS接收机跟踪环结构和性能分析

分析了GPS/INS的不同组合方式,研究了GPS接收机跟踪环的结构,给出了多普勒频移和时钟误差频率的外部估计方法,提出了一种使用低成本惯性器件信息辅助GPS接收机跟踪环的深组合(deepintegration)结构,建立了这种结构的前馈模型,并对其进行了仿真分析。仿真结果表明,这种结构可以使得接收机具有较宽的跟踪带宽和较好的抑制噪声能力,能显著提高GPS接收机的性能。     

递推阻尼最小二乘及其在INS/双星组合中应用

由于双星系统的误差模型未知,且稳定性较差,采用Kalman滤波实现惯导(INS)/双星组合导航时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中常用的方法,但易产生参数爆发现象.因此,提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,并将其应用到INS/双星组合导航系统中.仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到和递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象.      

自适应卡尔曼滤波实时性研究及其应用

自适应卡尔曼滤波在估计系统状态的同时，也估计系统噪声统计值，因而计算量很大，通常在实际的应用中，其实时性很难保证。通过在ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片上实现惯性导航系统／全球定位系统（ＩＮＳ／ＧＰＳ）组合导航系统的自适应卡尔曼滤波可以看出，采用ＴＭＳ３２０Ｃ３０芯片来解决自适应卡尔曼滤波的实时性问题是可行的。     

一种惯性信息辅助下的GPS快捕方法

全球定位系统(GPS,Global Positioning System)信号的捕获时间直接影响高动态环境下GPS接收机的使用性能.在分析传统的外部信息辅助GPS捕获方法的基础上,提出了一种在惯性信息辅助下进行快速捕获的方法,该方法由粗捕获和精捕获构成.详细分析了该方法的实现方法和性能,进行了MATLAB/Simulink系统级仿真及蒙特卡罗仿真试验.仿真结果表明:在保证码相位捕获精度和提高频率分辨率的前提下,运用该方法可以显著缩短GPS接收机搜索捕获的时间,提高接收机的动态性能,相对无外部信息辅助的情况总捕获时间缩短至2%~3%.     

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

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。