基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。     

基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航研究

由于水下环境的复杂性,多普勒测速(DVL)误差的均值和噪声方差等统计特性均存在跳变现象,影响了INS/DVL组合导航精度。为此提出了一种基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航算法,通过实时监测滤波残差的均值变化以及滤波残差方差与理论滤波残差方差的不一致程度,利用隶属度函数在线修正多普勒测速偏差以及量测噪声的统计特性。本文改进了已有模糊自适应滤波算法未考虑观测误差均值跳变以及对残差方差变化过于敏感的问题,并对DVL零偏跳变进行了修正。试验表明,所提出算法对多普勒测速误差的均值和噪声方差跳变具有较强的适应性,能够有效提高水下INS/DVL组合导航精度。     

INS/GPS组合系统在反舰导弹导航制导中的应用

为了提高反舰导弹的精确制导效率,提出了INS／GPS(惯性导航/卫星导航)相结合的导航方法,分析了INS与GPS相结合时的误差模型、整个系统的性能及滤波算法,并对INS／GPS 组合导航的应用前景做了一般性的分析。     

高超声速飞行器组合导航鲁棒滤波算法

高超声速飞行器由于其飞行环境的影响,使得GPS和星敏感器的量测噪声表现出非高斯特性。针对常规基于Kalman滤波的组合导航在非高斯噪声下性能下降的问题,提出了基于鲁棒滤波的高超声速飞行器组合导航算法。方法在惯性／GPS／＆异步量测建模的基础上,通过随机去耦将量测更新转化为线性回归问题,并基于M估计获得状态量最优估计。仿真结果表明,方法对非高斯噪声具有更好的鲁棒性,有效提高了高超声速飞行器组合导航系统的性能。     

卡尔曼/粒子组合滤波在GPS/INS组合导航中的应用研究

在非线性模型和非高斯噪声条件下,粒子滤波在GPS/INS组合导航系统的观测精度较低时能取得较好的滤波结果,但在高观测精度情况下会导致滤波发散。针对这一问题,在分析了基本粒子滤波器算法原理的基础上提出一种卡尔曼/粒子组合滤波方法,将状态向量分为线性部分和非线性部分,分别用卡尔曼滤波和粒子滤波估计,既保证了简化后滤波算法的结果不会变差,又将运算量大大降低,仿真试验表明,组合滤波器能够获得较高的滤波精度,满足实际的导航要求。     

准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法研究

为消除常规利用正侧视SAR图像辅助导航信息对惯性误差进行修正时的滞后影响,结合前斜视SAR成像工作特性,本文分析提出了新的准实时性组合导航滤波方案和算法,以解决SAR/INS组合导航系统中的量测滞后影响;本文分析了前斜视SAR成像辅助导航系统工作特点,分析了SAR量测输出模型;建立了准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法模型,并通过仿真分析了组合导航系统性能。仿真结果表明：采用所提出的惯性/SAR组合方案和算法,可以有效克服成规正侧视SAR辅助匹配输出滞后的影响,有效满足组合系统性能要求。     

基于强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术研究

针对卡尔曼滤波鲁棒性较差的问题,研究了基于强跟踪滤波方法的GPS/INS对准。建立了GPS/INS组合导航系统对准的误差模型,对机载装备系统进行GPS/INS组合导航系统的对准仿真分析,验证该方案的可行性及强跟踪滤波器的性能。仿真结果表明,采用强跟踪滤波能够根据残差的变化求出渐消因子,能够在机动过程中有效跟踪系统状态量,从而提高对准精度和速度。采用强跟踪滤波的GPS/INS组合导航系统对准技术可以保证对准的快速性及对准精度,对工程应用具有重要的参考价值。     

卡尔曼滤波在弹道组合导航仿真中的应用

根据捷联惯性导航(INS)和GPS导航两个系统不同的特点,通过卡尔曼滤波方法实现了INS/GPS组合导航,以速度差和位置差作为卡尔曼滤波的量测量信息,建立了组合导航的简化滤波方程.在实际陀螺器件含有零偏的情况下,通过在角速度上引入定量的零位偏置来进行弹体模拟投放过程.将仿真导航结果和弹道参数比较,引入的陀螺偏置引起姿态角误差,而速度误差和位置误差比较小,导航计算参数误差在允许范围之内.     

一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波算法

针对目前自适应滤波算法的不足,在测量系统量测噪声方差未知的情况下,设计了一种基于冗余测量的自适应卡尔曼滤波(RMAKF)算法。通过对系统冗余测量值的一阶、二阶差分序列进行有效的统计分析,可以准确估计系统量测噪声统计特性,进而在滤波过程中自适应调节噪声方差阵R,提高滤波精度。以全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)松组合导航系统为对象进行了仿真实验,结果表明该算法在测量系统噪声特性未知或发生改变时,可对其进行准确估计,在采用低精度惯性器件情况下,滤波结果较其他主要自适应卡尔曼滤波算法有较明显的改进。     

基于嵌入式平台的MEMS/GPS 组合导航系统实现研究

主要研究基于PC104平台的MEMS/GPS组合导航系统硬件实现方法.首先设计了对MTi-30 MEMS器件与GPS接收机的数据采集软件,基于统计分析方法分析建立了传感器的误差模型参数,构建了MEMS/GPS组合算法模型,基于MEMS惯性器件和GPS接收机实测数据确定了Kalman滤波器的系统噪声阵及量测噪声阵模型参数;然后利用实际测量数据进行了MEMS/GPS组合系统导航性能仿真;最后基于PC 104嵌入式平台,构建了MEMS/GPS组合导航系统原理样机,分别在静态和动态情况下完成MEMS/GPS组合导航算法实时测试,导航结果验证了硬件平台及导航算法的正确性.     

Multi-sensor optimal data fusion for INS/GPS/SAR integrated navigation system

INS/GPS/SAR integrated navigation system represents the trend of next generation navigation systems with the high performance of independence, high precision and reliability. This paper presents a new multi-sensor data fusion methodology for INS/GPS/SAR integrated navigation systems. This methodology combines local decentralized fusion with global optimal fusion to enhance the accuracy and reliability of integrated navigation systems. A decentralized estimation fusion method is established for individual integrations of GPS and SAR into INS to obtain the local optimal state estimations in a parallel manner. A global optimal estimation fusion theory is studied to fuse the local optimal estimations for generating the global optimal state estimation of INS/GPS/SAR integrated navigation systems. The global data fusion features a method of variance upper finiteness and a method of variance upper bound to ensure that the global optimal state estimation can be achieved under a general condition. Experimental results demonstrate that INS/GPS/SAR integrated navigation systems achieved by using the proposed methodology have a better performance than INS/GPS integrated systems.     

A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile

For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree...     

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。     

地磁辅助的无缝INS/GPS组合导航研究

INS/GPS组合导航已经成为当前无人机导航系统的主要实现形式,由于GPS信号容易受到干扰,在恶劣的电磁环境下信号易丢失,从而导致GPS卫星信号失锁而无法使用。地磁导航作为一种无源导航方法,其难以受到外界干扰且具有较强的自主性,从而为克服GPS在干扰情况下无法对INS误差实现持续无缝修正的不足提供了很好的途径。针对INS/GPS组合导航中GPS卫星信号失锁的情况,设计提出了使用地磁匹配导航进行辅助实现无人机无缝导航的实现方案,设计了基于地磁特征的地磁匹配算法和地磁匹配辅助的INS/GPS组合无缝自主导航算法,并通过仿真验证了采用地磁匹配辅助导航方法,可以在GPS无效的情况下,实现对INS导航误差的持续无缝修正,从而提高导航系统性能。     

GPS/惯性组合方式讨论与导航精度分析

 本文讨论GPS/惯性组合两种方式的优缺点。并以GPS伪距和伪距率与惯导组合为例,按GPS测量误差的不同,以及使用差分机等情况,仿真计算了机载使用的组合导航性能,进行了详细的精度分析。结果表明,这种组合的导航精度比GPS和惯导各自的导航精度高。在采用差分GPS机与惯导组合后,位置误差将进一步减少,使组合导航具有开辟例如飞机进场着陆等新的使用领域的可能性。     

基于联邦滤波的容错组合导航系统仿真分析

设计INS／GPS组合导航系统时,考虑到观测量GPS位置和速度是正相关的,可通过降低单个滤波器的维度形成两个局部滤波器,主滤波器融合局部滤波器的状态估计,得到整个组合导航系统的误差状态估计值。同时,根据各局部滤波器的故障情况选择输出,仅利用未失效系统的局部滤波器得到可靠的最优误差状态估计值,使得容错性能大大提高。结果表明,由于采用了并行运算,增加了系统的余度,有效提高了导航系统的精度和可靠性,有较好的容错性和环境适应性,具有较高的应用价值。     

INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前，行人导航定位技术已经深入社会的众多领域，受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态，研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法，有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点，提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法，提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上，研究了基于可变量测的Kalman滤波器，实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合，显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明，所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。