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.     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。     

基于伪距观测的SINS/北斗紧耦合方法

针对现阶段北斗卫星导航系统的星座布局与GPS 有较大不同的现实,提出 了一种基于北斗伪距观测量的SINS/北斗紧耦合方法。首先,模拟了北斗卫星导航系统 5GEO+5IGSO+4MEO 的星座,之后利用模拟的北斗星座以及SINS 输出进行了仿真。仿真 结果表明,在当前北斗星座布局下,在我国东部某地区可见卫星数目大部分时候为7～ 8 颗,紧耦合方法的位置精度优于10m,速度精度优于0.05m/s,北斗钟差估计精度优于 10ns,钟漂估计精度优于1×10-10。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

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。     

基于星敏感器的平台失准角测量精度分析与提高

在平台惯性/天文组合导航系统中,星敏感器可由单星方案或双星方案测量平台失准角。本文推导了两种方案的算法,并进行了精度分析和仿真,提出了提高测量精度的途径。通过对影响星敏感器姿态测量精度的因素进行仿真,论文提出,采用大视场、测量噪声小的星敏感器克服单星方案中绕星敏感器光轴方向姿态误差太大的问题,从而满足平台惯性/天文组合导航系统对星敏感器测量平台失准角的精度要求。     

基于联邦滤波的惯导/北斗/里程计紧 组合导航算法研究

针对地面载体长时间复杂应用环境对导航系统精确性和可靠性的要求,提 出一种基于联邦滤波器的惯导/北斗/里程计紧组合导航算法。在分析惯导、北斗、里程 计导航系统特点的基础上,建立了组合导航系统的误差状态模型和量测模型,采用联邦 滤波器实现了三者的紧组合容错系统设计,分别对子系统无故障、北斗及里程计出现故 障情况下进行仿真验证。结果表明,将联邦滤波理论应用于惯导/北斗/里程计紧组合导 航系统可以提高导航性能和系统的容错能力。     

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。     

惯性/卫星组合导航系统不组合问题浅析

惯性导航系统与GPS/GLONASS(简称GNSS)组合导航系统在导航特性方面的互补性,使惯性/卫星组合导航系统获得了广泛的应用。但组合过程中出现的不组合问题对组合精度有着极大的影响。针对使用中出现的不组合问题,深入研究了组合机理,建立了相应的故障树,根据故障模式提出了常用排故策略,大幅提升了排故效率和能力。     

小波技术在组合导航系统故障诊断中的应用

针对组合导航系统中存在的故障类型和特点，提出一种新的基于信号处理的故障检测方法。该方法利用小波分析技术对含有故障信息的系统信号进行分析处理，并将此方法应用于SINS／GPS组合导航系统。仿真结果分析表明，小波分析技术能很好地及时检测出组合导航系统的硬故障，且更加简便灵活，从而可以将小波分析技术应用于组合导航系统的故障检测。     

Hybrid Simulation System Study of SINS/CNS Integrated Navigation

In flight tests, to demonstrate the performance of integrated navigation systems, which are strapdown inertial navigation systems/celestial navigation systems (SINS/CNS), will involve a lot of effort and a heavy financial budget. So, it is important to design a functional self-contained hardware in a loop simulation system on the ground for solving the verification of SINS/CNS integrated navigation systems. Aiming at solving the main program, a high precision, versatile and better real-time performance hybrid simulation system of SINS/CNS integrated navigation is presented. The system adopts the design of hardware-functional modularization and software-flow integration, and makes use of a trajectory generator to produce simulated nominal trajectory data which is a uniform reference to signal process, and employs unique time synchronization algorithms to collect actual errors data of inertial sub-system and celestial sub-system. By combining with nominal trajectory data, the data smoothing, all-sky autonomous star map identification and integrated navigation algorithm based on unscented Kalman filtering (UKF), this system can accomplish a lot of system performance testing. It has the features of flexibility and extensibility and can be used to effectively reduce the experimental expense and shorten the development time of integrated navigation system, which is significant for studying algorithm performance, system speciality, and practical application of integrated navigation system.     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败.针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型滤波算法对不确定性洋流速度进行实时估计,进而消除洋流速度对SINS/DVL组合导航的影响.对所提出的算法进行了仿真,仿真结果表明:变结构多模型算法与传统的交互式多模型算法相比,不仅减少了计算量(运行时间缩短了接近35％),提高了效费比,同时也提高了组合导航系统的精度,可以为高精度的组合导航系统提供参考.     

载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用

针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。     

SINS在小型无人机测控方面的应用

为了满足小型无人机航姿系统设计需要,本文对捷联式惯导系统特点及其在小型无人机导航制导领域的应用进行了讨论,特别是对捷联惯导系统通过优化算法及由全球定位系统和捷联惯导系统组建的组合式导航系统进行了分析.讨论结果表明,捷联式惯导系统(包括以捷联式惯导系统为基础组建的组合式导航系统)能够满足无人机导航要求,在小型无人机领域具有很好的应用前景.     

SINS/GNSS integrated navigation system based on maximum versoria filter

In the missile-borne Strapdown Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System (SINS/GNSS) integrated navigation system, due to the factors such as the high dynamics, the signal blocking by obstacles, the signal intefereces, etc., there always exist pulse interferences or measurement information interruptions in the satellite receiver, which make nonstationary measurement process. The traditional Kalman Filter (KF) can tackle the state estimation problem under Gaussian white noise, but its performance will be significantly reduced under non-Gaussian noises. In order to deal with the non-Gaussian conditions in the actual missile-borne SINS/GNSS integrated navigation systems, a Maximum Versoria Criterion Extended Kalman Filter (MVC-EKF) algorithm is proposed based on the MVC and the idea of M-estimation, which assigns a smaller weight to the anomalous measurements so as to suppress the influence of anomalous measurements on the state estimation while maintaining a relatively low calculation cost. Finally, the integrated navigation simulation experiments prove the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。