捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。     

考虑地球敏感器误差的自主导航方法研究

为减小自主导航过程中地球红外辐射误差及地敏安装误差的影响,以星敏感器和地球敏感器的测量作为导航信息,提出了一种捷联惯导/天文信息组合的自主导航方案。针对地球大气辐射不均匀和地球敏感器安装误差对确定地心矢量的不利影响,建立了地球红外辐射亮度与等效地平高度的关系。利用这一关系,给出了对地球敏感器测量修正的函数关系以及地球敏感器安装误差估计方法。以恒星矢量和地心矢量的星间角距作为量测,采用批处理最小二乘方法对弹道导弹的导航信息进行了估计。仿真结果表明:通过对辐射误差的补偿可大幅提高自主导航的精度,验证了补偿方法的可行性和导航算法的有效性。研究为工程应用中修正地球红外辐射误差提供了一种新思路。     

长航时环境下高精度组合导航方法研究与仿真

研究了一种利用捷联惯导、星敏感器和北斗接收机进行长航时高精度组合导航的方法.对捷联惯导系统误差、星敏感器安装误差、北斗定位误差分别进行建模,将星敏感器输出的载体姿态角、北斗接收机输出的载体位置与捷联惯导输出的对应参数分别相减作为量测,推导获得组合导航量测方程.针对长航时环境下可能面临量测噪声统计特性的不确定问题,采用简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行组合导航滤波设计.仿真结果表明,该组合导航方法的定位精度达到±11.86m,定姿精度达到±0.27′,并且对量测噪声统计特性的突变具有较强的鲁棒性.     

GPS／惯性组合导航系统导航性能的仿真与分析

本文从卡尔曼滤波的基本原理和几何精度因子GDOP的物理意义出发,并结合实例的仿真计算结果,讨论GPS/惯性组合导航系统的定位和测速精度。结果表明:由于位置和速度的双重组合,且由于卡尔曼滤波具有利用以前所有测量值的能力,以及综合利用GPS和惯导信息的能力,所以组合系统的精度虽仍与GDOP有关,但却高于单独利用GPS接收机点解法得到的定位和测速精度,其中定位精度的提高更为显著。     

GPS和惯导信息在飞行器制导中的综合应用

在本文中叙述了利用卡尔曼德波器对ＧＰＳ、惯导系统信息进行综合的建模方法及仿真结果，说明ＧＰＳ和惯导组合不但可以提高制导精度，还可估计制导误差。对几种组合制导方案的精度进行了比较，在飞行条件下对惯性仪表误差系数进行了估计。     

末制导雷达/惯性复合导航算法

研究了末制导雷达/惯导的复合导航算法,当导弹攻击慢速移动目标时,可以根据惯导输出和雷达信息,采用Calson滤波算法估计出目标的位置信息和惯导误差,从而修正目标运动和惯导误差。仿真表明,Calson滤波算法能较好地提高制导精度。     

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。     

一种月球车惯性/视觉组合导航方法研究

基于月球车主要依靠惯性导航和视觉导航的现状,设计了一种惯性/视觉组合导航方法。该方法根据惯性导航原理建立月面环境下的位置、速度和姿态误差方程,并利用惯导前后时刻的观测值计算相对运动参数,基于该参数与视觉导航相对运动观测值之差建立量测模型。该差值只与当前时刻惯导误差相关,避免了对状态的增广。针对量测噪声未知的问题,采用自适应卡尔曼滤波对量测噪声进行在线估计。仿真结果表明,该组合导航方法能提高定位精度以及横滚角、俯仰角精度,减小误差漂移,是一种有效的月球车自主导航方法。     

地月转移轨道自主导航算法研究

本文给出一种地月转移段的自主导航算法。以紫外敏感器输出的月心像素和月心距等信息为观测量,利用基于UD分解的扩展卡尔曼滤波算法确定探测器的轨道。仿真结果表明,基于紫外敏感器的地月转移段自主导航是可行的,引入单程多普勒测速的组合导航算法可以有效地提高导航精度与收敛速度。     

附加速度先验信息的车载GPS/INS/Odometer组合导航算法

在GPS/INS车辆组合导航中,GPS信号易受外界干扰而失锁。针对INS单独导航误差迅速累积的问题,在利用速度先验信息辅助INS导航的基础上,加入Odometer观测信息,提高了系统的可观测性和导航精度;另外提出了改进的位置修正法,即不直接利用状态估值修正位置,而是用修正后的速度推算位置。实测算例结果表明,与INS单独导航相比较,采用速度先验信息,提高了载体速度精度,采用改进的位置修正方法,位置精度有大幅度提高;在此基础上加入Odometer观测信息,位置和速度精度得到进一步改善。     

一种无源北斗/惯导闭环组合算法

提出了一种北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合导航无源定位算法。以伪距率为观测量,基于高稳定度用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下用两级卡尔曼滤波器对惯导进行闭环校正。给出了组合导航系统的构成,以及第一、二级滤波的数学模型。该法能根据收星情况在闭环与开环方式间稳定转换。仿真结果表明,此算法可提高丢星时组合导航系统的滤波定位精度,有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。     

卫星/INS组合导航仿真平台结构与仿真模型研究

建立卫星/INS组合导航仿真平台可以先行对结构设计、相关算法和精度分析验证提供支持,是优化设计指标和加快开发周期的有效途径。本文根据卫星/INS组合导航系统的特点,利用面向对象技术进行模块分解,设计了一种扩展性好的卫星/INS组合导航仿真平台结构。并提出了与此平台构建相关的关键仿真模型。另外,还提出了一种从数值上对卫星轨道根数进行仿真的方法,避免了直接由动力学模型来计算卫星轨道根数的复杂性,简化了卫星轨道根数的仿真。     

基于Sigma-point卡尔曼滤波的INS/Vision相对导航方法研究

针对无人机编队常用的leader-follower(领航-跟随)飞行模式,提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,给出了leader与follower之间的相对惯导方程以及相对视线矢量测量原理.由于INS/Vision相对导航系统是一个强非线性系统,采用Unscented卡尔曼滤波融合相时惯导信息和相对视线矢量信息,从而估计出leader与follower之间的相对位置、相对速度和相对姿态,受姿态四元数的归一化限制,在滤波中采用罗德里格斯参数作为姿态误差状念,对于视觉导航系统量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后的量测量与当前惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了方法的有效性.     

基于未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法

针对弹群协同编队飞行中,编队成员单独使用惯导系统（INS）时存在定位误差发散的问题,基于相同性能的多套INS在相同环境下工作时,其误差近似呈零均值高斯分布这一特性,提出了一种利用成像导引头对航路上任一未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法。首先,融合弹群中各枚导弹相对于地标的视线角量测信息及INS位置量测信息,利用最小二乘思想对未知地标进行协同定位;然后,基于估计得到的地标位置,利用各枚导弹相对于地标的视线角和方位角速率量测信息及INS速度量测信息,反过来修正弹群中各枚导弹的INS定位误差。最后,仿真验证了方法的有效性。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

多传感器组合导航系统研究

设计了一种由INS、GPS和Doppler测速雷达构成的多传感器组合导航系统。采用GPS伪距、伪距率以及Doppler速度与INS组合 ,建立了其卡尔曼滤波方程 ,设计了飞行轨迹 ,给出了惯性元件精度较低时组合系统的仿真输出。仿真结果表明 ,多传感器组合导航系统能有效提高导航精度 ,降低对惯性元件的性能要求 ,是导航系统的发展方向     

基于天文角度观测的机载惯性/天文组合滤波算法研究

针对采用天文/惯性位置组合时对导航选星有特殊要求,提出了基于天文角度观测信息的机载惯性/天文组合滤波方案及算法.对基于天文角度观测的INS/CNS组合导航系统的原理进行了充分阐述,分析并建立了基于单星或多星观测条件下的组合导航系统线性化量测方程,并针对角度观测时高度通道不可观的特点,增加了气压高度输出为系统的观测量,并在此基础上设计了组合滤波器算法.最后进行了组合导航系统仿真,并通过协方差分析的方法对比分析了单星和双星观测条件下的滤波性能.仿真结果表明,即使是在单星观测条件下,组合导航系统也能获得较好的定位精度;若观测星数增多,则可以大大提高系统性能,表明该组合导航系统设计方案是成功可行的.     

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。