余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。     

基于SINS/GPS/CNS的机载综合导航系统故障诊断方法研究

传感器是导航系统中的重要部件,传感器故障容错性的分散化滤波,对提高系统的可靠性具有重要意义.以SINS/GPS/CNS组成的组合导航系统为研究对象,采用联邦滤波和方差交叉滤波相结合的方法,实现了对传感器故障具有容错性的分散化滤波,对导航系统的精度和容错性进行分析.仿真结果表明,将分散化滤波方法用于多个传感器组成的组合导航系统,不但具有精度高的特点,而且由于具有信息的冗余,整个系统具有较好的容错能力,可以提供更加完善、精确地反映运载体运动的导航信息.     

简化的混合估计算法及其在GPS／SINS深组合中的应用

为解决GPS/SINS深组合导航系统滤波的非线性和噪声的不确定性的问题,针对深组合模型特点,设计了一种简化的基于U滤波的多模型混合估计滤波器。根据系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特点,提出了一种简化的U滤波算法(Ultra tight coupling unscented Kalman filter,UTCUKF),然后针对噪声变化建立了非线性模型,多模型混合估计滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此模型概率是根据噪声变化而调整的,从而也使系统输出对噪声变化具有一定自适应能力。最后进行了仿真,并与基于普通U滤波的多模型混合估计算法进行了比较。结果表明,本文算法的解算时间短,模型切换速度更快,而估计的精确度与同条件下的基于普通U滤波的多模型混合估计算法相当,更符合深组合系统高动态的要求。     

用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航滤波算法实现

针对目前国内弹道导弹导航系统单一的情况,文中提出一种滤波算法.该算法将捷联星光跟踪仪(Strapdown star tracker, SST)的姿态信息、高速GPS的位置、速度信息与捷联惯导进行组合滤波,全面提高了导航的姿态、速度和位置精度.最后以该算法为核心,设计并实现了用于弹道导弹的GPS/SST/SINS组合导航系统实时仿真平台.仿真结果表明,该滤波算法稳定可靠,系统精度达到国外同等水平.     

基于Kalman滤波的SINS／GPS组合导航系统的误差分析

本文对SINS／GPS系统误差模型进行了推导,在失准角小角度情况下惯性系统误差模型的基础上提出了一种基于Kalman滤波的SINS／GPs组合导航系统的二维误差分析方法。采用工程上较易实现的松耦合的组合方式,建立了位置、速度组合导航模型,并对速度组合、位置组合、速度位置组合方式进行了仿真对比分析。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

基于非线性干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制

研究一种新的空天飞行器基于非线性干扰观测器的轨迹线性化飞行控制方案。轨迹线性化控制是一种新颖有效的非线性跟踪和解耦控制方法,但空天飞行器飞行过程中存在的建模误差和外界干扰等不确定因素将导致其性能下降甚至失效。为了满足空天飞行器高精度高稳定控制的要求,本文利用非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,其输出用以设计新的补偿控制律,从而使当前轨迹线性化方法的控制性能得到改善。最后利用该方案设计出空天飞行器飞行控制系统,通过高超声速飞行条件下的仿真,验证了该方法的有效性。     

INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

SINS/Two-Antenna GPS组合导航系统设计及实现

对SINS／two—antenna GPS全组合导航系统进行了研究，建立了相应的误差模型和系统观测模型，特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法，并进行了系统硬件集成设计。仿真结果表明：该设计改善了系统性能，提高了导航定位的精度、可靠性和实用性。     

高斯粒子滤波器及其在非线性估计中的应用

为了解决非线性、非高斯系统估计问题,讨论了一种新的滤波方法——高斯粒子滤波算法。通过基于重要性采样和蒙特卡罗模拟方法得到一高斯分布来近似未知状态变量的后验分布。在符合高斯假设和一定的粒子数的情况下,谈算法可以获得近似最优解。与粒子滤波算法相比,其优点是不需要重采样步骤和不存在粒子退化现象。在滤波精度、运算时间等方面与扩展卡尔曼滤波、Unscented滤波、高斯厄米特滤波及一般的粒子滤波进行了比较分析,仿真结果表明该算法性能优于其他算法。     

基于最小偏度采样的卫星自主导航SRUKF算法

针对航天器自主导航系统对可靠性、精确性和实时性的要求,将最小偏度采样策略和平方根Unscented卡尔曼滤波(SRUKF)算法相结合,提出了一种改进型SRUKF算法,该算法在保证滤波精度和标准Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法相当的条件下,通过引入最小偏度采样减少了采样点数,提高了计算速度,以协方差阵的平方根代替协方差阵参加递推运算,减少了计算机舍入误差.将该算法应用于磁强计/雷达高度计组合导航系统中,仿真结果表明:该算法保证了估计精度,较大地减轻了计算负担,具有算法简单、计算效率较高的特点,能够满足卫星自主导航系统的要求.     

Gradient Descent Algorithm for Small UAV Parameter Estimation System

A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and magnetometer are introduced to construct an error equation with the gyros,thus the drifting characteristics of gyroscope can be compensated by solving the error equation utilized by the gradient descent algorithm.Performance of the presented algorithm is evaluated using a self-proposed micro-electro-mechanical system(MEMS)based attitude heading reference system which is mounted on a tri-axis turntable.The on-ground,turntable and flight experiments indicate that the estimation attitude has a good accuracy.Also,the presented system is compared with an open-source flight control system which runs extended Kalman filter(EKF),and the results show that the attitude control system using the gradient descent method can estimate the attitudes for UAV effectively.     

伪距和载波相位相结合的DGPS／惯性组合导航

建立了伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统的状态方程和量测方程,并用滞后状态卡尔曼滤波对伪距和载波相位相结合的ＤＧＰＳ／ＩＮＳ组合系统进行了组合及仿真,给出了详细的仿真数据和仿真曲线。仿真结果表明,该组合系统的精度得到了进一步提高,这是提高导航精度的有效途径,对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

惯性速度辅助下GPS／捷联惯导组合系统性能研究

ＧＰＳ／惯性导航组合系统目前正得到越来越广泛的应用，但ＧＰＳ接收机载波环失锁时，码环的速率辅助信息来自惯导系统，由于惯性速度的不精确性及伪距测量误差和它之间的相关性，将可能导致组合系统工作的不稳定，本文根据码环的工作特性，在组合卡尔曼滤波器中考虑了码环的跟踪误差，利用ＧＰＳ／捷联惯导组合系统的导航性能，结果表明，ＧＰＳ／捷联惯导组合系统中，若消除了伪距测量误差与惯性速度误差之间的相关性，将可较显著     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

GPS／捷联惯性组合导航的半物理仿真算法

讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半物理算法，该算法既继承了理论仿真方便，直接的优点，又充分利用的实测数据，可脱离实时环境对各种结构和参数进行设计和调试，一旦系统调试成功，就可以将全套核心软件直接转移到导航计算机中，因此本算法具有简便，经济，省时，可操作性和可比较性强等优点。本文给出了半物理算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的设计和Ｇ