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。     

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。     

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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     

无人机GPS／SINS／双星组合导航浅析

分析了GPS、SINS导航系统的各自优缺点，提出了将我国自主研制的双星导航系统运用于GPS／SINS组合导航系统中，形成新的GPS／SINS／双星导航定位系统，并利用卡尔曼滤波建立了系统误差模型，该组合导航系统安全可靠，满足在DPS或双星信号短期无效情况下定位导航的精度要求。     

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。     

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。     

INS／GPS／TERCOM组合制导系统中的信息融合方法研究

提出由坐标变换、误匹配检测和卡尔曼滤波三个单元构成的一种新型INS／GPS／TERCOM系统优化结构，并对INS／GPS／TERCOM组合系统自适应联邦滤波信息融合和分散式信息融合两种算法分别进行了研究，将这两种算法与传统的集中滤波算法进行了比较。结果表明，系统无故障情况下三种方法精度相同；而在有故障情况下自适应联邦融合法优于另两种方法。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性     

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。     

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.     

INS／GPS／Odometer组合系统初始对准及自适应联合滤波

本文提出了INS／GPS／Odometer（测速仪）组合际航系统。基于信息融合理论，提出了基于子滤波器可观性矩阵条件数和误差协方差矩阵特征值分解的自适应联合滤波。然后利用该方法对INS／GPS／Odometer组合系统的初始对准问题进行了研究。仿真结果表明，自适应联合滤波能够改善系统初始对准的状态估计精度，信息分配因子的不同选择对状态估计有一定的影响。     

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。     

组合导航制导系统的容错技术及特点

论述了组合导航制导系统的容错设计方案，其中包括ＩＮＳ／ＧＰＳ（惯性导航／全球定位系统）组合系统容错技术、ＳＩＮＳ／ＧＰＳ／多普勒组合系统的容错技术及ＩＮＳ／ＧＰＳ／ＣＮＳ组合系统的容错技术；然后分析了组合导航制导系统的抗故障问题，给出了组合导航、制导系统的故障分类和系统出故障后的运用情况；最后，对其发展进行了展望，并提出了今后有待进一步研究的问题。