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。     

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。     

ABC优化BP神经网络算法在组合导航中的应用研究

针对北斗/捷联惯导组合导航,提出一种基于人工蜂群ABC(Artificial Bee Colony)算法的反向传播BP(Back Propagation)神经网络算法。首先,在北斗卫星导航系统接收机正常接收信号时,将捷联惯性导航解算信息(速度、位置)作为网络输入,卡尔曼滤波输出信息(速度、位置校正量)作为网络输出,对ABCBP神经网络进行在线训练,建立ABCBP神经网络的映射数学模型。然后,在北斗卫星导航系统接收机信号失效情况下,将惯性导航解算信息作为网络输入,利用建立好的ABCBP神经网络预测输出校正量信息,以此来校正捷联惯导系统SINS(Strapdown Inertial Navigation System)。最后,通过飞机飞行半物理仿真实验验证该算法的性能。仿真结果表明,ABCBP神经网络算法在定位精度方面具有更加优越的性能。     

捷联惯导与星跟踪器组合导航算法研究

捷联惯导与小视场星跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,核心思想是利用星体跟踪器的高精度测角信息设计滤波修正算法对捷联惯导的导航姿态、方位和位置误差进行滤波估计并修正,以限制捷联惯导系统导航误差随时间的发散,最终提高系统长航时导航的导航精度。在分析小视场星体跟踪器量测量与SINS导航误差之间关系的基础上,设计了两种不同的组合导航算法：位置+方位修正算法和误差角组合导航修正算法。在此基础上对两种算法的导航精度进行了理论分析,并通过长航时仿真飞行数据进行了仿真验证。结果表明：位置+方位修正算法不受载体的位置误差的影响,更适用于星体跟踪器间断工作的情况;误差角组合算法不受载体姿态误差的影响,更适用于SINS初始位置误差得到有效修正的情况。     

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。     

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。     

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。     

基于软件接收机的分布式深组合仿真系统研究

为实现高动态环境下组合导航系统稳定导航定位,设计基于软件接收机的分布式深组合导航仿真系统方案,采用改进的基于伪距、伪距率的组合滤波器校正SINS误差,并利用校正后的SINS信息对GNSS跟踪环路进行频率辅助。结合VC++和Matlab各自的特点,采用VC++与Matlab混合编程,搭建基于GNSS软件接收机的分布式深组合导航仿真系统,实现SINS与GNSS双向辅助。实验结果表明:高动态环境下,深组合导航系统能有效提高GNSS接收机动态跟踪性能,具有良好的组合导航定位能力。     

高动态下SINS辅助北斗捕获方法优化

针对高动态环境下北斗卫星信号不易快速捕获和捕获精度低的问题,在传统快速傅里叶变换并行码相位捕获算法的基础上,提出一种基于细化快速傅里叶变换(Zoom-FFT)的捷联惯性导航系统(SINS)辅助北斗B1信号捕获的算法,并设计高动态信源进行仿真校验。仿真结果表明,该方法的冷启动时间比无辅助缩短了50%以上,温启动捕获时间仅为无辅助的2%左右,并且使系统捕获的灵敏性得到了改善;同时使捕获的载波频率估计分辨率提高50倍以上,误差在10Hz以内。优化算法可以使高动态环境下的SINS/北斗深组合导航系统具有较快的卫星信号捕获速度和较窄的载波频率捕获带,并且提高了系统捕获的性能。     

基于脉冲星联合定位模型的TOA预测模型误差修正算法

为提高脉冲星导航定位精度，修正脉冲信号到达时间的预测误差，文章提出一种基于多航天器联合观测数据的脉冲到达时间预测模型误差修正算法。该算法利用航天器和基准站之间的联合观测数据，通过相关运算测量脉冲到达时间差；通过数学推导得出航天器与基准站之间的位置关系与脉冲到达时间预测模型的关系；利用扩展卡尔曼滤波算法融合多颗不同辐射方向的脉冲星的脉冲到达时间差，实时在线修正预测模型参数误差。仿真实验结果表明，当观测时间超过100秒时，该方法可抑制脉冲信号到达时间预测模型的漂移误差。该方法可用于基于脉冲星的深空探测器自主导航系统，提高导航定位精度和脉冲信号到达时间预测精度。     

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。     

高超声速飞行器发射坐标系导航算法

针对高超声速飞行器弹道特点和导航参数的需求，提出基于发射坐标系(LCEF)的高超声速飞行器导航算法。首先，介绍发射坐标系下捷联惯导(SINS)算法编排，推导发射坐标系下姿态、速度和位置离散递推方程。然后，介绍地心地固系(ECEF)下的卫星位置和速度转换到发射坐标系的方法，推导发射坐标系的SINS/BDS组合导航滤波器状态方程和量测方程。最后，以助推-滑翔飞行器为对象，进行了发射坐标系下组合导航仿真，位置精度小于10 m，速度精度小于0.2 m/s。     

一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法

针对传统捷联惯导算法模型为非线性,需要对姿态、速度和位置分步运算,且高动态下算法精度较低的问题,提出一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。利用伪线性模型及其分析方法,将传统的地理系下捷联惯导方程各部分转换成伪线性形式,定义导航向量并建立其系统模型;再利用高阶数值积分算法提升导航向量更新精度,得到地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。最后,用仿真评估算法精度,与传统捷联惯导算法相比,大机动条件仿真中伪线性捷联惯导算法的精度提升了两个量级;旋转弹飞行仿真中导航误差不到传统算法的1/5。提出的伪线性捷联惯导算法结构简单,采用一个更新回路即可完成导航向量更新,且在高动态大机动条件下具有更高的算法精度,因此,对于捷联惯导算法研究与工程应用有一定的参考价值。     

基于北斗双星定位系统的组合导航滤波算法实现研究

捷联惯性导航系统的主要缺点是导航定位误差随时间增长。北斗双星定位系统是我国独立研制的一种区域性卫星导航定位系统,具有自主性强、定位精度较好的特点。因此捷联惯导与北斗双星定位的组合成为具有我国特殊意义的一种组合导航系统。论文针对北斗双星定位系统设计了一种低阶卡尔曼滤波器,建立了双星的量测噪声模型。首次提出了使用逐次逼近法来解决北斗双星系统中存在的位置滞后的问题,并且最后进行了实际的跑车验证。试验表明,该组合导航滤波算法实时性好,精度高,具有较好的工程应用价值。     

一种提高GNSS测速精度的自适应Kalman滤波算法

在卫星导航系统动态定位中,采用基于瞬时多普勒观测量的最小二乘法确定速度,当载体高机动时,多普勒误差迅速增大,从而导致测速精度大幅度降低。针对该问题,提出一种同时实现动态模型自适应修正和观测模型自适应更新的Kalman滤波算法。算法采用滑动窗方式来建立实时更新的动态模型参数,使当前统计模型自适应地跟踪载体的动态特性。此外,算法提出观测模型的自适应更新方法,通过设置载体状态判决门限,高、中机动时仅进行受动态应力影响小的伪距更新,低机动下添加精度较高的伪距率更新。通过Sprient GSS8000模拟器产生的动态场景验证表明,相对于最小二乘法和常规Kalman滤波算法,提出的自适应Kalman滤波算法能够全面提高载体在多种运动状态下的测速精度。     

一种用于SINS行进间对准的模糊抗野值滤波算法

针对观测存在野值的非线性系统滤波问题，本文综合运用多高斯和近似算法(GSA)、贝叶斯公式、马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)以及集合卡尔曼滤波算法(EnKF)设计了一种能从状态后验分布中抽取粒子的改进粒子滤波算法，并根据模糊理论为此改进算法设计了模糊抗野值功能，从而提出了模糊抗野值集合粒子滤波算法，命名为REnPF。GPS辅助SINS行进间对准的仿真实验表明，REnPF能够很好地避免虚警、漏检问题，并能提供良好的滤波精度。     

捷联惯导系统中加速度计的时延补偿研究

In view of the phase shift characteristic inconsisteny between gyros and accelerometers in actual SINS (Strapdown Inertial Navigation System), it’s found that non synchronization velocity errors are considerable under SINS angular motion. Through SINS systemic test, a simple and convenient way to identify the accelerometer time delay parameter is proposed. In this way, a rolling test in gravity fields is designed and the relations between accelerometer time delay parameter and the system’s velocity error are obtained. Moreover, two kinds of methods for non synchronization velocity error compensation are given: one is the time delay extrapolation based on the transfer function model of accelerometer and the other is the velocity error direct compensation based on SINS velocity update algorithm. Finally, by using fiber optic gyro SINS, some experiments are carried out and the results verify that the navigation system’s accuracy is improved effectively and the theoretical analysis is correct.     

一种弹道修正弹SINS任意滚转角快速粗对准方法

针对弹道修正弹药出炮口后滚转角处于随机状态,捷联惯导系统(SINS)失准角过大时卡尔曼滤波收敛困难的问题,提出在卫星拒止环境下利用神经网络快速估计初始滚转角的改进方法。在炮口处布设少量导航信标,建立反向传播(BP)神经网络拟合初始滚转角与观测量间的非线性映射模型。针对信标辅助下姿态弱可观的问题,引入惯导测量参数作为输入,提高网络估计精度。采用主成分分析法进行特征提取,简化网络结构。仿真结果表明,与基于非线性卡尔曼滤波的对准方法相比,本算法可实现任意滚转角下的快速粗对准;对射角、初始俯仰角误差未在训练范围内以及存在布设误差等场景也进行了测试,与未优化的BP网络相比,对准精度更高,鲁棒性更好。     

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.