多传感器信息融合技术在SINS／GPS／TAN组合导航系统中的应用

阐述了多传感器信息融合理论应用于组合导航系统的一般原理和方法。建立了SINS／GPS／TAN组合导航系统的联邦滤波模型，其中SINS／GPS子滤波器的状态变量为24维，SINS／TAN子滤波器的状态变量为23维，公共状态为18维。对组合导航系统的联邦滤波进行了仿真研究，仿真结果表明，基于信息融合的联邦滤波算法不仅解决了“维数灾难”问题，而且滤波精度相当高。可以满足导航制导系统的需要。     

捷联惯导系统级余度技术研究(上)

为提高捷联惯导系统(SINS)长时间工作的导航精度，分析了SINS的姿态角、飞行速度和定位三类基本误差，以及系统误差的表示方法。给出了SINS与全球卫星定位系统(GPS)、多普勒导航系统(DNS)组合导航系统的状态方程和误差分析，在给定条件下进行了仿真试验。在此基础上，采用残差X^2和状态X^2检验法，对SINS／GPS，SINS／DNS组合系统中子系统故障检测与隔离的原理和方法进行了研究，并用残差x。检验法对容错组合导航系统进行了仿真。结果表明，采用SINS／GPS，SINS／DNS组合系统可提高导航精度，用残差X^2检验法可判定发生故障的子系统并进行隔离。     

平流层飞艇的组合导航研究

针对平流层飞艇的飞行特点,提出SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出SINS/陆标组合导航的观测模型,并将状态与偏差分离的估计算法与联邦滤波相结合,应用于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,提出的简化状态与偏差分离联邦滤波算法能在保持滤波精度基本不变的前提下减少计算量.     

偏振光/地磁/GPS/SINS组合导航方法

为了提高微小型飞行器导航系统姿态测量性能，提出偏振光／地磁／GPS，SINS组合导航方法。推导了三维空间中应用偏振光／地磁辅助测姿原理，并证明了系统具有完全能观性，指出了观测结构具有退化现象和退化条件。采用联邦卡尔曼滤波方法实现了组合导航算法，利用Madab仿真方式对单独使用偏振光和同时使用偏振光／地磁辅助的组合导航系统的测姿修正效果和能观度改善效果进行了检验和比较。结果表明偏振光／地磁／GPS／STNS组合对测姿的修正能力优于单独使用偏振光辅助的情况。由此可以得出该方法能够改善导航系统能观性和精度的结论。     

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     

基于MEP-UKF的组合导航滤波算法

针对目前应用于SINS／GPS组合导航系统中的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman
Filter, EKF)存在精度低、实时性差的缺点,提出一种基于模型误差预测(Model Error
Prediction, MEP)的Unscented 卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,
UKF)。MEP-UKF滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用MEP进行实时预测的同时,采 用UKF估计载体的姿态、速度及位置等误差信息,并反馈给SINS系统来校正导航参数。MEP-U KF不仅克服了UKF必须假设惯性器件误差为高斯白噪声的局限性,而且降低了SINS／GPS组合 导航系统状态变量的维数,大大缩短了导航解算的时间。仿真结果表明,MEP-UKF的收敛速 度和滤波精度均明显优于EKF,更好地满足了工程应用中对导航精度和实时性的要求。     

SINS/DGPS/Magnetometer组合导航研究

本文针对SINS/DGPS/Magnetometer全组合系统进行了研究,建立了相应的误差模型和系统观测模型。应用扩展卡尔曼滤波算法将GPS测量方程和SINS动态线性化,进行SINS验前状态估计及其误差协方差时间更新。仿真结果表明:本文提出的组合导航系统能够给出载体的高精度姿态信息,位置误差和速度误差也较小。     

基于精确伪距率观测模型的GPS/SINS组合导航系统研究

从泰勒公式及函数矩阵的基本定义出发，推导了考虑位置误差相关项时，GPS/SINS组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明，使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统，其位置误差能更好地跟踪GPS系统位置几何误差系数，能更真实地反映载体的短期位置误差，更适用于对航天器或大气飞行器短期位置导航精度要求较高的场合（如把航天飞机或大气飞行器作为高分辨率合成孔径雷达等遥感器的载体）。     

GPS/SINS组合导航系统状态的可观测度分析方法

线性时变系统状态的可观测度是检验所设计的Kalman滤波器的收敛精度和速度的重要指标。传统的可观测度分析方法存在着各种缺陷，难于满足实际工程应用需求。首先，本文论述了将线性时变系统状态转化为分段式定常系统(PWCS)的可观测性分析方法，并在对PWCS可观测性矩阵进行奇异值分解的基础上，定义系统状态的可观测度。然后，详细证明GPS／SINS组合导航系统满足PWCS分析定理要求，可以用条带化可观测性矩阵(SOM)代替总的可观测性矩阵(TOM)分析系统状态的可观测度。为了分析全弹道GPS／SINS系统状态的可观测度，进一步提出改进的可观测度分析方法。最后，从松耦合GPS／SINS系统仿真结果可以看到，可观测度指标能够很好地预见系统状态的Kalman滤波误差大小。可观测度高则滤波误差小，可观测度低则滤波误差大。这初步表明改进的可观测度分析方法是合理的和可行的。     

GPS／INS组合导航算法对比性研究

详细介绍了GPS／INS组合导航系统在导弹制导中的应用；通过运动系统建模、分析以及合理的假设，最后仿真实现；通过两种组合仿真结果比较得到结论，与惯导定位相比提供更为精确的位置、速度及姿态信息，以及两种方案之间对比性分析。     

低成本INS/GPS组合导航系统算法研究及其实现

采用基于 MEMS技术的低成本 IMU和 GPS接收机 ,以 DSP为信息处理核心 ,实现了 GPS/SINS组合导航系统。文中详细描述组合算法和算法的软件实现 ,并对模样机在实验室的静态实验结果进行描述和分析。实验结果表明 ,系统组合滤波器的设计和参数选择正确 ,模样机取得了较好的导航解算精度     

一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法

针对传统的惯性/卫星(SINS/GNSS)弹载组合导航系统导航信息源单一、易受干扰且鲁棒性差等问题,引入了雷达高度表(RA)作为新的信息源参与导航信息融合,并在发射惯性系下设计了一种基于联邦滤波的SINS/GNSS/RA弹载多源组合导航算法。仿真结果表明:本算法构建的组合导航系统具有良好的导航性能,在GNSS受干扰失效后,相较于传统SINS/GNSS组合导航系统,SINS/GNSS/RA组合导航系统依靠SINS/RA子滤波器,依旧能够在一定的时间范围内为导弹提供有效的定位信息,其表现出了更高的鲁棒性和可靠性。     

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。     

空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法

针对空间转移飞行器的工作环境和特点,分析了捷联惯性导航系统(SINS)、GPS和星敏感器(SS)的优缺点,提出了基于SINS/GPS/SS的空间转移飞行器自主导航系统的信息融合方法,该方法可取长补短,将GPS定位和星敏感器定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,建立了组合导航滤波模型,利用联邦滤波组合导航中各子滤波器没有私有状态变量的特点,改进了联邦Kalman滤波器,可动态地选取并优化信息分配因子,便于实时处理。仿真结果表明,改进的联邦滤波算法能充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息融合,比传统的联邦滤波算法有更高的估计精度,可满足空间转移飞行器长时间的自主导航要求,是一种较理想的自主导航方案,具有重要的工程应用价值。     

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。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

惯性导航/双星组合导航的可行性研究

根据国外惯性导航／卫星组合的研究、发展和应用情况，分析了惯性导航／双星组合的必要性和可实现性；提出了惯性导航／双星组合中存在的主要问题和可能的对策。研究结果表明，惯性导航系统(INS)和双星定位系统的组合是完全必要和可行的；惯性导航／双星组合系统的性能比纯惯性导航有明显提高。     

高动态条件下SINS信息在GPS软件接收机信号捕获中的应用

目前卫星信号捕获主要采用自主搜索算法,在高动态环境下,由于信号存在较大的多普勒频移,且变化较为剧烈,导致自主搜索算法搜索范围变大、时间延长,通常不能满足高动态条件下的应用要求.本文在SINS/GPS松组合框架下,基于软件接收机的灵活性,利用SINS信息,使用FFT方法(并行码相位搜索算法)实现GPS信号的捕获,得到一种外部信息辅助搜索算法.仿真实验证明该搜索算法可快速有效地实现高动态GPS信号的捕获.该算法同样适用于GLONASS及我国的北斗卫星导航系统.     

基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航算法研究

全球导航卫星系统(GNSS)存在易遭屏蔽、易受干扰等缺点,故在GNSS信号缺失时,SINS系统的积累误差长时间得不到校正,传统的SINS/GNSS组合导航系统的导航性能迅速降低。当SINS采用微机电(MEMS)器件时,更是如此。为提高车载组合导航系统的导航精度,提出在GNSS信号拒止时,采用里程计(ODO)辅助SINS,并加以动态零速修正的方法,来提高系统的导航定位精度。跑车试验结果显示在GNSS短时拒止时,基于动态零速修正的SINS/ODO组合导航具有较高的导航定位精度。     

多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法

基于惯性/卫星(全球卫星定位系统(GPS)/北斗双星)/多普勒/星光组合导航系统,提出了一种用于组合导航系统的多传感器分层多级变结构部分优化故障检测、隔离与系统重构(FDIR)的信息融合模型和算法。给出了模型的构成,并讨论了分层多级融合顺序与部分融合对全局估计的影响及其优化。理论分析和仿真试验结果表明,分层多级部分优化融合模型融合后的综合性能优于联邦滤波基本融合模型。