惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。     

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。     

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。     

CNS/SINS姿态组合导航系统仿真

针对大部分飞行器导航采用地理坐标系导航,天文导航在地理坐标系下姿态解算依赖导航位置而容易发生精度发散的问题,文章研究了地理坐标系下,天文,质性姿态组合导航系统滤波算法,以有效提高导航系统的精度。首先,对天文愤性组合导航系统数学模型进行分析;然后,用Matlab软件根据实际情况设定参数并获得仿真数据,在仿真数据的基础上进行标准的卡尔曼滤波的仿真研究。仿真结果表明,当惯导与天文导航进行姿态组合后,各导航参数精度明显提高,在短期内可认为是收敛的,但仿真时间较长后,各导航参数出现缓慢的发散趋势。     

基于矢量跟踪的MEMS-SINS/GNSS深组合导航系统

针对在载体高动态运动时，由Doppler频移剧烈变化而导致的MEMS-SINS/GNSS组合导航系统精度降低的问题，修正了GNSS卫星信号模型，设计了一种深组合导航通道滤波器，并形成了完整的深组合导航方案。基于矢量跟踪结构的深组合导航方案，通过滤波器对载体的导航参数进行估计，将相互独立的各通道信息结合起来，并利用各卫星位置之间的关系，提高了高动态环境中的跟踪能力。仿真结果表明，基于矢量跟踪结构的深组合导航方案可以有效减少高动态对导航精度的影响，提高组合导航系统的输出精度。     

惯性辅助的北斗导航故障自适应方法研究

北斗导航系统完好性是指北斗导航系统不能用于导航服务或导航精度超出给定范围时,具备及时发现故障并通知用户的能力.针对北斗导航完好性检测问题,为改善北斗导航定位系统的精度、连续性、完好性和可用性,研究了基于惯性辅助的北斗导航故障检测方法,设计了北斗导航系统的量测修正与故障检测实现方案,构建了基于新息正交性的自适应滤波北斗/SINS紧组合导航架构,根据滑动窗口内新息动态变化特性修正系统量测噪声方差,在北斗导航信号受到较大干扰、发生异常的情况下,对品质较差的卫星测量信号进行识别,并对检测超出一定阈值的突变卫星信号实现故障隔离,从而提高系统适应能力,增强北斗/SINS紧组合导航系统容错性.构建了北斗/SINS组合导航系统仿真验证模型,结果表明,基于惯性辅助的北斗导航方法能够有效检测出卫星信号故障,提高了系统的适应性和定位精度.     

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。     

组合导航系统实验平台的设计与实现

随着科学技术的发展,人们对导航定位的要求越来越高,单一的导航方式已无法满足导航技术发展的需要,组合导航已成为导航技术发展的必然趋势.本文根据组合导航系统的概念,设计出一种通用的组合系统模型.该组合导航系统实验平台可以直接应用于目前的组合导航研究和实验,成为组合导航系统研究方面的有效工具,促进组合导航研究的发展.     

远程长航时飞行器惯性/天文组合导航技术研究

为实现天文导航系统位置和航向信息对惯性导航系统误差的有效修正,设计了一种远程长航时惯性/天文位置、航向组合导航总体方案,提出了天文信息辅助的惯导航向修正方法,并推导了惯性/天文位置组合导航动态方程。仿真结果表明,提出的远程长航时惯性/天文位置、航向组合导航方案和算法是正确的,且有效地提高了组合导航系统性能。     

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.     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积卡尔曼滤波对惯性/光流数据进行融合后,东向速度均方根误差为0.2964m/s,北向速度均方根误差为0.06m/s,与现有其他卡尔曼滤波算法相比,此方法可显著提高惯性/光流组合系统的速度测量精度.     

无人机下滑着陆DGPS/INS导航及引导系统的仿真与试验研究

介绍了一种采用输出校正方式DGPS/INS组合导航系统引导无人机下滑着陆的方案。给出了该方案的数学模型,对组合导航系统进行了数字仿真,并在数字仿真的基础上进行了动态跑车试验,验证了所设计的输出校正方式DGPS/INS组合导航系统能够满足引导无人机自动下滑着陆的精度要求。     

卡尔曼滤波在某型组合导航系统模拟器中的应用

为提高某型GPS／INS组合导航系统模拟器模拟数据的真实性和飞行软件包、GPS模拟器、组合导航系统模拟器三者交联的有效性,在该模拟器中设计了卡尔曼滤波器。文中在介绍模拟器工作原理的基础上,建立了GPS／INS位置与速度组合方式下的卡尔曼滤波器的状态方程和量测方程,用U-D分解法建立了卡尔曼滤波方程,给出了纯惯导及组合后系统的位置与速度误差仿真曲线,并对仿真结果进行了系统测试,最后与其它模拟器进行了组网导航训练测试。     

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

基于视觉的惯性导航误差在线修正

陀螺零偏和加速度计零偏是影响惯性测量单元(IMU)积分精度的重要因素。提供一组精确的实时的零偏估计可以提高IMU的积分精度,为视觉导航提供良好的位姿预测,提高整个系统的动态性能。通过合理地建立IMU的噪声模型以及IMU和视觉的组合方程,利用一种基于李群和李代数知识的IMU预积分方法将零偏进行合理的线性化,运用Kalman滤波进行IMU零偏的在线估计。实验结果表明,通过本文的修正方法,惯性导航的平均积累误差由0.034m/s提高到0.0037m/s,精度明显提高。     

容错多传感器组合导航系统发展综述

对容错组合导航系统的基本理论、联邦滤波器的设计方法、特点进行了分析；指出联邦滤波器在时间和空间上为组合导航系统的容错设计提供了条件；同时对组合导航系统故障诊断、故障隔离和系统重构方法进行了研究。     

基于“速度+姿态”快速传递对准的可观测性分析

惯导系统初始对准一般采用卡尔曼滤波器对初始姿态误差角进行估计,而在设计卡尔曼滤波器之前通常要对系统进行可观测性分析,确定卡尔曼滤波器的效果。捷联惯导系统的卡尔曼滤波模型在传递对准时,为线性时变系统,而线性时变系统的可观测性分析比较困难。文中采用一种依据系统矩阵的奇异值确定状态可观测度的方法对基于“速度＋姿态”快速传递对准的卡尔曼滤波模型进行可观测性分析,结果表明该方法可直接简单地实现系统状态的可观测度分析。     

改进粒子滤波算法及其在GPS/SINS组合导航中的应用

针对标准粒子滤波中存在的粒子退化问题,将无味卡尔曼滤波方法、线性规划方法与标准粒子滤波相结合,得到一种改进粒子滤波算法。改进粒子滤波算法中的重要性概率密度通过 UKF算法获得,从而使粒子使用效率得到提升;二次采样过程中加入线性规划方法,保证了粒子的多样性。将改进粒子滤波算法应用于 GPS/SINS组合导航,建立了 GPS/SINS组合导航模型,通过仿真验证了该滤波算法的有效性,使用该算法可使惯性组合导航系统导航精度得到提高。     

基于铱星/INS组合定位技术在船舶中的应用研究

GNSS拒止环境下惯性/GNSS组合导航系统的性能会严重恶化,通过利用并提取机会信号中的有用观测量,可以实现机会信号和惯性系统的联合动态定位。提出了利用铱星/INS组合定位技术实现船舶的动态定位。首先深入研究了铱星的信号体制,建立了利用铱星瞬时多普勒频移进行定位的算法模型;然后,提出了利用基于扩展卡尔曼滤波(EKF)技术的铱星机会信号与INS组合定位算法;最后,通过船舶航行实测数据对所提算法进行了试验验证。结果表明,提出的利用铱星机会信号和INS组合定位方法可以有效改善无GNSS信号条件下的INS定位精度,在GNSS信号拒止环境下解决了船舶定位问题,具有重要的研究意义和实用价值。