一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

基于航向匹配的磁力计外场无依托标定算法CSCD

三轴磁力计的测量精度会受到自身和环境的影响,因此在使用前必须要进行标定。传统标定方法需要特定的精密仪器和标定环境,或是对计算量和采集数据的方式有较高的要求,针对这些问题,提出了基于航向匹配的磁力计外场无依托标定算法。该算法无需特定精密仪器、对数据采集和计算量的要求也较低,且可以在现场实现有效动态标定。该算法基于航向角是磁航向角与磁偏角代数和的原理,通过等价数学变换构建了磁力计零偏关于姿态角与磁力计测量值的线性模型,最终采用最小二乘法对磁力计的零偏进行估计。该算法可以估计三轴磁力计的零偏,对磁力计的测量结果有较好的补偿作用。实验结果表明,该算法可有效标定三轴磁力计,减小其测量误差。经标定的磁力计可以应用于地磁匹配导航,辅助惯性导航修正其位置误差,尤其是在长直路段内,磁力计标定过程中识别出的磁异常数据可以为地磁匹配导航提供基础信息。     

地图辅助行人航迹推算技术的室内定位方法

针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2％,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求.     

基于自包含传感器的单兵导航系统设计

针对无卫星信号环境中单兵人员导航定位需求,设计了一种基于自包含传感器的单兵导航系统,重点研究了惯性传感器和压力传感器组合的零速区间检测算法,并通过对单兵导航系统背景磁场误差进行补偿来计算航向角,实现了速度观测量和航向观测量的准确提取。在此基础上,采用Kalman滤波器对系统状态误差进行估计,并对惯性导航解算结果中的累积误差进行修正。最后,在实际路线上开展了单兵导航系统定位实验,实验结果表明,行人在矩形路线终点位置处的位置误差为0.42m,占行走总路程的0.33%,从而证明了零速修正和航向修正能有效提高单兵导航系统的定位精度。     

基于改进的磁场检验和主方向算法的行人航向估计

针对以惯导为核心的行人定位算法存在航向角失真的问题，提出了一种融合惯性测量单元(IMU)和磁力计的行人导航算法，利用步幅航向的变化量将行人的运动分为直线行走和曲线行走两部分，当检测到行人直线行走时，提出一种实时建立主方向的自适应航向角漂移修正算法，对航行角误差进行补偿；当行人曲线行走时，辅助地磁场信息，使用磁场强度、地磁倾角、惯性导航系统(inertial navigation system，INS)与磁力计解算的航向角之差这三个特征值构建广义似然比检验量，对磁场进行判断获得稳定状态磁场信息，通过卡尔曼滤波对航向角误差进行补偿。将传感器置于足部进行实验，实验结果表明,两种算法可以实现优势互补，有效地抑制地磁信息的干扰，提高导航精度，算法结果相对于无航向角修正的零速修正算法、零角速度更新算法和单独使用磁力计进行融合的算法，定位误差分别降低了91.02%、82.93%和61.39%，室外和室内终点定位误差分别为4.545 4 m和0.543 6 m，占总路程的0.69%和0.17%。     

一种基于移动辅助节点的单兵导航系统协同初始化算法

惯性导航系统凭借其自主性强、隐蔽性好、可靠性高的优势,在单兵作战、反恐救援中发挥越来越重要的作用。针对单兵惯性导航系统精度较低,在长期工作后精度下降严重,需要重新初始化的问题,以单兵与无人平台的协同作业为背景,提出了一种基于移动式辅助节点的单兵导航系统协同快速初始化方法。该方法以目标节点的角增量、位移增量信息与测距信息作为输入,采用粒子滤波技术对单兵导航系统的位置和航向进行协同估计。试验表明,该算法最少仅需1个辅助节点即可实现较好的单兵惯导系统位置和航向初始化。     

基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法

由于水下运载器使用地磁滤波导航方法时难收敛、易发散,根据水下运载 器的特点设计了一种基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法。针对单纯使用地磁数据 进行位置匹配精度较差的问题,该算法在匹配及滤波过程中引入了地磁强度、航向、航 速等多参量信息,采用非线性滤波框架进行信息融合,采用粒子群算法根据多参量信息 进行位置搜索,并以之为系统滤波的观测值,通过提高位置观测精度改进滤波的收敛性 和鲁棒性。仿真结果表明,算法滤波精度高,稳定性好,能够较好地抑制各类传感器干 扰和误差对滤波估计的影响,适用于水下运载器的地磁导航定位。     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

车载单天线GPS/MEMS-SINS组合对准算法

捷联式惯性导航系统（SINS）需要精确的初始姿态信息进行姿态、速度和位置解算,而微机电系统（MEMS）惯性传感器由于精度限制无法完成自对准。为了解决这个问题,提出一种基于单天线GPS测姿和MEMS SINS的组合对准算法。采用单天线GPS在载体稳定协调运动条件下给出粗略的航向角信息,进行姿态粗对准。在精对准阶段,使用GPS提供的载体的航向角、位置和速度信息作为观测量,建立Kalman滤波器,对捷联式惯性系统的误差项进行估计,得到精确的姿态矩阵（DCM）,完成对准。经过仿真和车载试验验证,对准后的俯仰角和横滚角均方误差在0.1°内,航向角均方误差在0.5°以内。表明算法可以在运动条件下完成载体的对准要求,有一定的实用价值。     

一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法

对于惯性导航系统而言,当初始对准给定的信息不准确时,会导致惯性测量单元信息解算不准确,进而影响定位算法精度.针对油气管道定位问题,设计了一种基于惯性测量单元和里程计的油气管道定位方法,介绍了惯性测量单元和里程计定位的基本原理,分析了初始对准不准确对定位结果的影响,提出了基于首尾点坐标的轨迹校正方法.该校正方法补偿了初始...     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

一种提高捷联惯性/里程计组合导航系统定位精度的后处理方法

测绘用捷联惯性/里程计组合导航系统多采用离线后处理技术.此类系统利用里程计位移微分获得的速度作为观测量,采用速度匹配,并通过待测路径中预置的Mark点校正航位推算的位置信息.本文建立了基于速度匹配的16维Kalman滤波模型,对全程采样数据进行正反向导航和滤波处理,以估计惯性器件和里程计的误差;在补偿相关误差后,再次进行正向导航和滤波解算,以获得更精确的姿态矩阵.随后,根据相邻两个Mark点之间的姿态信息进行航位推算,并更新里程计刻度系数、里程计与惯导间的姿态误差矩阵;若此Mark点间的位置误差过大,则重新进行航位推算以减小位置误差.结果表明,与传统正向滤波相比,采用该方法后系统的最大位置误差由1.72m降低到0.08m,定位精度提高了95％以上.     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

基于零速修正的行人导航关键技术及研究进展

在室内等卫星导航受限场景下，可采用MEMS惯性传感器对行人进行自主导航定位。采用MEMS惯性传感器的行人自主导航技术主要包括基于步长估计的行人航位推算和基于零速修正的行人导航算法两种方式。首先介绍了两种方式的基本原理，然后重点分析了零速修正的行人导航算法，阐述了相关的关键技术和研究进展。最后，对行人自主导航未来的发展趋势进行了展望，并指出了需要重点关注的技术难点。     

利用TERCOM与ICCP进行联合重力匹配导航

重力匹配导航算法对提高匹配效率和精度具有重要意义,是水下匹配导航技术的热点问题。对已有的重力辅助惯性匹配导航算法开展了研究,在此基础上提出了一种新的基于ICCP与TERCOM相结合的重力匹配导航算法。该算法在已有改进算法的基础上,对惯性导航提供的采样间隔航距以及ICCP匹配航距,和改进TERCOM匹配航距进行了联合对比分析。通过设置限差,搜索出TERCOM匹配误差较大点,并用ICCP对应匹配点进行替换,反复搜索和替换,最终生成由两种算法结合的新匹配轨迹。在TERCOM匹配初始误差较小的情况下,该方法对TERCOM算法匹配精度的提升依赖于ICCP匹配结果。仿真结果表明:对于TERCOM出现明显误匹配且ICCP匹配结果较好时,该算法可大大提高重力匹配精度,距离误差由2000m降至870m,X轴方向由TERCOM匹配平均误差的1370m降至530m,Y轴方向由TERCOM匹配平均误差的1900m降至640m,从而更好地满足了水下导航的需求。     

Drag derived altitude aided navigation method

The navigation problem of the lifting reentry vehicles has attracted much research interest in the past decade.This paper researches the navigation in the blackout zone during the reentry phase of the aircraft,when the communication signals are attenuated and even interrupted by the blackout zone.However,when calculating altitude,a pure classic inertial navigation algorithm appears imprecise and divergent.In order to obtain a more precise aircraft altitude,this paper applies an integrated navigation method based on inertial navigation algorithms,which uses drag derived altitude to aid the inertial navigation during the blackout zone.This method can overcome the shortcomings of the inertial navigation system and improve the navigation accuracy.To further improve the navigation accuracy,the applicable condition and the main error factors,such as the atmospheric coefficient error and drag coefficient error are analyzed in detail.Then the damping circuit design of the navigation control system and the damping coefficients determination is introduced.The feasibility of the method is verified by the typical reentry trajectory simulation,and the influence of the iterative times on the accuracy is analyzed.Simulation results show that iterative three times achieves the best effect.     

基于奇异值分解的组合导航可观测度计算

以捷联惯组为主惯导的组合导航系统具有短时定位精度高、可靠性强等优点,但其依然存在长时间导航精度不高、运算量大、组合效率不高等问题。为更好地完善组合导航系统的误差补偿和抑制技术,对SINS/DVL组合导航系统的可观测性能进行了研究。在分段定常系统(Piece-wise Constant System,PWCS)的可观测性分析方法及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法基础上,结合可观测性矩阵的遗传特性,提出了一种简化的状态量可观测性分析方法,并对该方法进行了理论仿真。为方便比较状态量的可观测程度,对各状态的可观测度进行了归一化处理。最后,通过湖面跑船实验设计了不同的航迹机动方式,计算了关键导航参数的可观测性能。实验证明,该方法可以实时计算组合导航参数的可观测度,根据可观测度设计的航迹可以有效提高导航精度,定位精度可提高1个量级,收敛速度也获得了明显提高。