低成本动中通姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助敏感器的改进型非线性观测器姿态估计算法。与经典观测器相比,改进算法利用观测器估计姿态代替加速度计估计姿态计算北向矢量的观测矢量,有效解决了加速度计精度与单基线GPS精度不匹配的问题。在单基线GPS不能正常工作的状态下,设计了状态判断开关,成功减少了载体机动加速度对估计结果的影响。试验结果表明：在单基线GPS一直正常工作的条件下,设计的改进非线性观测器的姿态估计精度达到±0.5°;在单基线GPS不能一直正常工作的情况下,在GPS可见弧段其姿态估计精度也达到±0.5°,均优于传统非线性观测器,满足低成本动中通要求。     

改进的迭代粒子滤波法在GPS数据处理中的应用

研究粒子滤波方法(PF)处理GPS测量数据.采用迭代Kalman滤波方法产生粒子滤波器中的粒子,得到更精确的目标状态估计.同时利用目标运动方程向后外推目标状态,综合利用外推的目标状态以及历史现测数据确定各粒子的权值,降低现测随机误差的影响,从而提高粒子滤波器的性能.采用改进的粒子滤波方法处理GPS测量数据,仿真结果表明...     

基于GPS RTK技术的惯导平台误差模型辨识

对在惯导平台车载试验误差模型辨识中使用全球卫星定位系统（GPS）载波相位差分（RTK）法进行了研究。建立了系统的状态与量测方程,将GPS RTK的整周模糊度作为一个状态进行估计,用基于平方根滤波的Kalman滤波器以防滤波发散。仿真结果表明：与单点定位GPS和伪距差分定位相比,GPS RTK法可明显提高辨识精度。     

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。     

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.     

航天器GPS姿态估计算法研究

利用全球定位系统（GPS）确定航天器姿态是GPS在航天器上应用的一个重要方面。分析了几种利用GPS进行航天器姿态估计的典型算法，建立了GPS姿态确定的单差和双差观测模型，对GPS姿态估计的递推算法和利用航天器姿态运动信息的滤波算法进行了仿真计算，验证了模型和算法的有效性。最后，对常用的基于GPS的航天器姿态估计算法进行了分析和讨论，给出了算法选择的原则。     

基于Fuzzy ARTMAP的GPS/INS组合导航系统故障诊断

将基于双状态传播器的状态χ2检验法(SCST)结合Fuzzy ARTMAP神经网络应用于GPS/INS紧组合导航系统故障的诊断和参数识别。首先,采用双状态传播器的状态χ2检验法对组合导航系统进行故障检测,得到故障的特征模式,并给出了双状态传播器重置时间间隔选择的充分条件;然后,利用Fuzzy ARTMAP神经网络结合特定的飞行器机动对故障模式进行分类,给出了一种新的分类方法;对于飞行器按照不同轨迹进行飞行的情况,也可有效的识别故障源。最后将分类的结果送入另一个Fuzzy ARTMAP神经网络进行故障参数的估计。仿真结果表明,针对组合导航系统中陀螺、加速度计、GPS信号的一度故障,此方法能有效进行检测和隔离,并能准确估计出故障发生时间和故障幅值。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM\|AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage\|Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM\|AFF算法兼具Sage\|Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM\|AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM\|AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位 精度 。
     

基于UKF与修正罗德里格参数的GPS/陀螺组合姿态确定

提出了一种用于GPS/陀螺组合姿态确定的Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法.采用姿态的修正罗德里格参数(MRPs)表示法,以消除状态误差方差阵的奇异性,建立了GPS/陀螺组合姿态估计系统的模型.仿真结果表明:与基于扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,UKF的收敛速度更快、精度更高,且不同滤波器初值对稳态精度的影响较小.     

基于增强型DGPS高精度星间相对定位的样条方法

用传统的差分GPS（DGPS）方法确定分布式SAR的星间相对位置，可能存在：（1）卫星的高速运动可能导致GPS接收信号的信噪比过低，进而造成可用信号数目无法达到正常解算的要求；（2）传统状态估计方法的精度不能满足要求。为解决上述问题，提出了一种基于增强型DGPS的相对定位样条方法，即在GPS测量的基础上，增加星间伪距测量，并结合待估参数的连续特性，建立了相对定位的样条模型，最后利用最小二乘进行参数估计。仿真结果表明：该方法的相对定位精度比相对传统方法大约提高了3倍。最后的理论分析验证了仿真的正确性。     

An algorithm for estimation and separation of ephemeris and clock errors in SBAS

The estimation and separation of ephemeris and clock errors is an integral part of a SBAS (Space Based Augmentation System). Generally, the global solution is based on the full state approach for satellite errors (ephemeris and clock) and station errors, using a large least square estimator; or the other way is to sequentially estimate the ephemeris and clock through a Kalman filter, using a complex model of the satellite dynamics. In this paper, the estimation and separation of ephemeris and clock errors is addressed through a unique approach of combining both the methods. The algorithm employs measurements, which are pre-processed for various errors and known biases. A single difference technique is used to separately estimate the ephemeris and clock components. The ephemeris Kalman filter uses a priori information of ephemeris errors along with measurements through a minimum variance estimator to provide ephemeris error estimate. A similar approach is adopted in the clock error estimation process, to provide clock and clock rate estimates. The algorithm results are presented using simulated data for known errors in ephemeris/clock and subsequent retrieval. This algorithm estimates these errors as corrections to the broadcast Global Positioning System (GPS) navigation data, required by a SBAS user for accuracy improvement.     

三种导航卫星故障识别方法的等价性研究

通过分析比较卫星导航系统自主完好性监测算法中常用的三种故障星识别方法,文中提出它们在实质上是一致的观点。从理论上证明这三种方法的等价性,并分别通过模拟数据和GPS观测站的实测数据,验证三者的等价关系。结论对于在不同应用环境下减少识别运算量、提高识别速度有实际意义。     

星载GPS数据质量控制方法研究

针对星载全球定位系统（GPS）数据的特点,分别从阈值设置和周跳检验量的角度对TurboEdit方法进行改进,并在传统抗差估计方法的基础上,提出一种改进的抗差估计策略。利用GRACE卫星的星载GPS观测数据对本文的质量控制方法进行分析验证,结果表明：改进的质量控制方法能明显增强周跳探测性能,有效抑制小周跳和粗差的影响,提高几何法定轨的精度和可靠性。     

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     

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。     

地球同步卫星轨道交会时的状态估计与参数估计

本文将一种有效的自适应滤波方案成功地应用于地球同步卫星轨道交会时的状态估计与参数估计之中。模拟计算的数值结果表明,状态估值与参数估值都能够达到满意的精度。