信息融合技术在组合导航系统中的应用

提出了无线电近程导航系统(RSRN S)与IN S/GPS的综合过程,探讨了RSRN S和IN S/GPS综合应用过程中的信息融合技术问题。采用GPS伪距、伪距率以及无线电近程导航定位与IN S组合,建立了卡尔曼滤波方程,设计了飞行轨迹,对相关的信息融合技术进行了初步讨论,并给出了惯性元件精度较低时组合系统的仿真输出。这种组合导航方案可以充分利用各种导航传感器的信息,有效提高导航系统的精度。     

基于GPS／DR的车辆导航系统研究

本文研究了GPS和航位推算系统的组合导航技术，给出了GPS／DR组合导航系统的设计方案。由GPS接收机、压电陀螺仪和车载里程仪组成的多传感器系统通过卡尔曼滤波器实现信息融合，以提高GPS／DR组合系统导航精度。同时也对GPS／DR系统的MAP图像处理、软件流程和工程实现做了简要说明。     

一种基于小波技术的GPS/SINS组合导航技术及试验

GPS／SINS的组合被认为是比较理想的导航系统,是目前导航技术发展的主要方向。为了进一步提高GPS／SINS组合导航系统的精度,文章在介绍了小波去噪原理的基础上,提出了一种基于小波技术的GPS／SINS组合导航系统新方法,并通过实际的静态试验给予验证。试验结果表明,采用该方法以后,组合导航系统的各项导航参数精度得到了非常明显的提高。     

融合SAR的INS／GNSS组合导航系统

针对ＩＮＳ／ＧＮＳＳ组合导航系统应用中存在的问题,提出了引入合成孔径雷达（ＳＡＲ）传感器,用以提高系统的自主性、融错性和导航精度．仿真结果表明,融合ＳＡＲ的ＩＮＳ／ＧＮＳＳ组合导航系统的精度得到了提高,是一个高性能的导航系统．     

基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检测并隔离故障信息源.给出了联邦滤波算法设计,并进行了实际车载实验.实验结果表明,该算法能够提高导航系统的稳定性及精度.     

改进概率关联算法在组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中子系统提供的量测信息相互之间关联性不足的问题,在组合导航系统中引入改进概率关联算法,通过改进的概率关联算法将这些导航信息按一定关系联系起来并进行融合计算。首先通过推导短时间概率关联算法求解惯性导航系统(INS)得到信息的可信概率,并引入掩模算子对全球定位系统(GPS)信息进行精度判断;然后,推导出长时间概率关联算法对组合导航系统信息进行融合;最后,建立修正算法并利用长时间概率关联算法得到的信息对惯性导航系统进行误差修正。仿真结果表明,这一改进的概率关联算法可以有效判断GPS信息精度并提高组合导航系统的导航精度。     

基于Newton迭代滚动时域估计的GPS/SINS紧组合导航技术

随着智能设备的普及，使用手机为汽车进行导航越来越普遍。目前，手机内置的惯性测量单元成本低廉、导航精度低，且常使用松组合，而应用GPS/SINS紧组合导航技术可提高导航的精度及可用性。通过将基于Newton迭代的梯度下降算法与滚动时域估计相结合，手机内置GPS与陀螺加速度计构成紧组合导航系统，可提高在复杂环境中的导航精度。传统Kalman滤波方法未能充分考虑到紧组合导航系统的非线性特性，而滚动时域估计通过参考多时刻导航信息，可更有效地排除非线性因素对系统的干扰，并通过实验验证了此方法。实验结果表明，相比采用扩展Kalman滤波，基于Newton迭代时域估计算法的紧组合导航系统的导航位置精度及速度精度均获得了较大提高。     

一种基于频域控制的组合导航系统设计方法

随着科学技术的发展,可资利用的导航信息源越来越多,导航系统的种类也越来越多,其中典型的是惯性导航系统和GPS/北斗卫星导航系统这两种系统在性能上正好形成互补,所以采用该两种系统作为组合导航设计中的子系统是最佳方案。SINS能够输出多种导航信息,但导航结果随着时间发散,GPS/北斗导航系统能够提高较高精度的位置速度信息,但不能提供姿态信息,且在遮挡等情况下会出现丢帧现象。为了能够利用SINS和GPS/北斗导航系统两种导航测量结果,使得两者的测量数据互补,且提高导航系统的精度,本文提出了一种基于频域控制的组合导航系统设计方法。通过实验验证,这种方法不仅充分利用了SINS和GPS/北斗导航系统的信息,还增加了定位精度和可靠性,且能在丢帧情况下还能满足导航要求。     

基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法研究

对于民用航空来说,除了精度指标外,可靠性指标也十分重。组合导航技术可以极大的提高导航系统的精度,对组合导航系统进行实时的故障检测可以有效提高导航系统的可靠性。本文对基于残差x^2故障检测的IRS／GPS紧组合算法进行研究,并进行相应的仿真分析。仿真结果表明设计的组合导航和故障检测方案可以有效隔离GPS故障量测,在GPS存在故障时仍能保持较高的定位精度,提高组合导航系统的可靠性,具有重的工程应用价值。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前，几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰，使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题，选用基于因子图的信息融合算法，来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明，该方法能在卫星信号失效情况下，实现多传感器信息快速有效融合，确保系统导航精度，提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

导航通信融合定义、方式与典型系统

随着人们对定位安全和定位准确性要求的提升，仅仅依赖卫星导航系统已经不能满足用户在各种复杂环境下的个性化定位需求，在此背景下，通信导航一体化技术应运而生。移动通信网络具有覆盖广、用户数量大和安全保密性好等优点，将通信系统作为卫星导航系统的有效补充，可以有效提升导航系统的性能。导航通信融合技术已经成为导航领域未来发展的重要技术热点，但目前缺乏清晰的导通融合架构和导通融合方式。从导通融合的技术层面进行划分，提出了波形融合、信息融合、硬件融合三种导通融合方式，分析了通信系统的辅助信息对导航系统精度和抗干扰能力的影响，以及两种典型的导通融合系统的优缺点，并对其未来的发展进行了展望，补充了导航通信融合技术的基础理论，对导通融合技术的发展具有重大意义。     

导航通信融合定义、方式与典型系统

随着人们对定位安全和定位准确性要求的提升,仅仅依赖卫星导航系统已经不能满足用户在各种复杂环境下的个性化定位需求,在此背景下,通信导航一体化技术应运而生。移动通信网络具有覆盖广、用户数量大和安全保密性好等优点,将通信系统作为卫星导航系统的有效补充,可以有效提升导航系统的性能。导航通信融合技术已经成为导航领域未来发展的重要技术热点,但目前缺乏清晰的导通融合架构和导通融合方式。从导通融合的技术层面进行划分,提出了波形融合、信息融合、硬件融合三种导通融合方式,分析了通信系统的辅助信息对导航系统精度和抗干扰能力的影响,以及两种典型的导通融合系统的优缺点,并对其未来的发展进行了展望,补充了导航通信融合技术的基础理论,对导通融合技术的发展具有重大意义。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

弹载大视场星惯组合深度融合导航技术

为了降低弹载星惯组合（Stellar-INS）飞行中段对调姿观星的要求，提高星惯组合姿态精度，提出了大视场（LFOV）星惯组合深度融合导航方法。小视场（NFOV）星敏感器输出星矢量为主，大视场星敏感器可同时输出姿态和星矢量信息，分别推导了基于星敏感器输出姿态和星矢量信息的观测方程，分析了星矢量和姿态观测方法之间的关联性。建立了包含星惯安装误差、陀螺误差以及初始平台误差角的星惯组合全误差项模型，基于线性卡尔曼滤波给出了深度融合导航方法。开展了数学仿真验证，分析了不同调姿观星路径约束下，大/小视场星惯组合性能差异。结果表明，大视场星惯组合深度融合导航方法不仅可以降低调姿观星约束要求，还可以实现组合姿态性能提升。     

仿生导航技术综述

仿生导航技术是一种模仿动物导航机理的新型导航技术,涉及认知科学、机器学习、计算机视觉和信息融合等多个学科。仿生导航因具有自主性好、自适应性强等特点,近年来成为了导航领域的研究热点之一。首先阐述了仿生导航的内涵,然后从仿生导航传感器技术和仿生导航方法两个方面简要介绍了国内外研究现状和发展趋势。其中,仿生导航传感器技术包括了仿生光罗盘、仿生磁罗盘、仿生复眼等内容;仿生导航方法主要涉及导航经验知识的表达与机器学习、仿生多源异质导航信息融合、面向任务的仿生路径规划与导航等。最后,对仿生导航技术进行了总结,并对未来发展进行了展望。     

基于低轨通信星座的导航增强技术发展概述

在我国北斗三号卫星导航系统全面完成组网建设的背景下,世界卫星导航步入新时代。各卫星导航大国均瞄准更高服务精度、更加多样功能、更加可靠服务,正在着手开展新一代系统建设和技术迭代。随着各国对于大型低轨通信星座的积极开发与广泛部署,应用低轨卫星技术实现导航增强与PNT系统备份能力,因其易与GNSS协同,具有提高全球自主导航精度、拓展全球卫星导航应用市场的巨大潜力而成为研究热点。面向低轨导航增强技术,首先总结了低轨卫星的最新态势,梳理了卫星导航增强服务模式,并详细分析了低轨通信星座导航精度增强及导航信号增强两方面的技术动向。在此基础上,重点针对导航增强频率的兼容互操作、通信/导航信号一体化设计、高动态导航增强信号捕获与跟踪等方面,对低轨卫星导航增强体系未来的发展机遇以及面临的技术挑战进行了展望。此外,还基于美国铱星系统实收采集信号开展了定位服务性能试验分析,结果表明600个历元内收敛定位精度优于100m,相关分析成果可为我国低轨导航增强建设提供参考和借鉴。     

一种基于组合导航系统的新融合滤波算法

本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统，提出了基于该系统的新信息融合方法，即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口，具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度。     

INS／SAR／GPS组合导航系统中的信息融合算法研究

以INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标,讨论其最优估计融合算法及理论证明。研究结果表明:采用最优估计融合算法,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。