一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法

针对惯导系统高精度自标定的需求,提出了一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法。通过转位运动对系统误差进行激励,利用Kalman滤波器进行误差估计,同时存储标定数据,待正向导航滤波结束后,利用逆向导航算法对存储数据二次利用,继续进行误差估计,直到所有状态量收敛到一定精度,实现了对数据的充分挖掘。仿真和试验结果表明,该方法可以实现对双轴旋转惯导系统的全参数自标定,提高了标定精度。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

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。     

区域导航无人机空中基准站的多源信息融合容错导航系统研究

作为卫星导航系统的补充和备份,区域导航服务系统近年来得到较大发展。在基于无人机的区域导航服务系统中,无人机自身的定位精度对区域导航服务系统的可靠运行有直接的影响。针对无人机导航传感器及系统的容错和可靠性问题,设计了具有针对性和自优化功能的多源信息融合容错导航方案,提出了一种优化的基于矢量分配形式的自适应联邦滤波算法。通过对每个状态量设计不同的信息分配系数,实现传感器量测噪声的动态优化调整,有效减小了传感器故障对融合导航系统的影响,提高了无人机导航系统的鲁棒性。验证分析表明,该方法可以减小子滤波器故障信息对融合导航系统联邦滤波全局估计的影响,避免了故障子滤波器在信息重置过程中对系统造成的污染,提高和保障了无人机空中基准站多源信息融合导航系统的稳定性和可靠性。     

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。     

基于Starlink机会信号/INS的组合导航方法

针对全球卫星导航系统(GNSS)因频点单一、落地功率低、易受电磁干扰以及存在覆盖较差区域等潜在的被拒止或被干扰导致的导航系统性能降低甚至失效的问题,提出了一种基于星链(Starlink)机会信号融合惯性导航系统(INS)的飞行器动态组合导航方法。首先分析了星链信号体制,建立了基于星链星座卫星下行机会信号的瞬时多普勒定位观测模型,设计了一种基于频率细分的快速最大似然多普勒频率估计方法,然后建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的Starlink机会信号/INS的组合导航模型,并对该导航方法进行了实验及分析。结果表明,该方法可为飞行器提供长航时、连续、高精度的导航。动态飞行情况下,该方法可实现平均优于25 m的三维定位精度和平均优于0.1 m/s的速度估计精度,比相同观测时间下的惯导精度提高了1～2个数量级,显著提高了飞行器的导航精度,可为战略导航提供方法和技术支撑。     

一种双轴旋转惯性导航系统的重要参数快速自标定方法

为了提高双轴旋转惯导重要参数标定的快速性和精度，提出一种快速自标定方法。通过设置不同的标定路径可以在10 min内完成陀螺和加速度计的零偏以及标度因数误差的标定。该方法利用基于姿态误差观测的卡尔曼滤波完成陀螺零偏的估计。通过六位置翻滚并以速度误差作为观测量进行卡尔曼滤波，完成加速度计的零偏及标度因数误差的标定。使天向陀螺绕方位轴旋转4周，使水平陀螺绕水平轴转动4周，通过计算旋转前后的姿态误差完成陀螺标度因数误差的估计。仿真和试验结果表明，该方法可以实现双轴旋转惯导重要参数10 min内完成自标定，且具有较高的精度。     

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。     

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...     

基于五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法的捷联惯导系统初始对准技术

为了改进捷联惯导系统大方位失准角初始对准情况下的方位失准角对准精度和稳定性问题,提出了一种组合对准方法。该方法将Kalman滤波对准模型与罗经对准模型相结合构建了一种组合对准机制,并在此模型基础上提出了基于非线性滤波和鲁棒滤波的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法,将五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法与组合对准机制相结合,从而实现大方位失准角的初始对准。仿真结果表明,五阶容积-二阶平滑变结构滤波对准方法得到的方位失准角对准精度明显优于常见的几种对准方法,且其对准结果的重现性更高。因此,提出的五阶容积-二阶平滑变结构滤波算法能够很好地适用于大方位失准角的初始对准。     

车载惯导系统抗扰动自对准方法对比研究

自对准技术是陆基机动平台及装备用惯导系统的一项关键技术,其核心在于惯导系统如何在风扰、发动机振动、人员走动等各种干扰下实现快速、高精度对准.针对目前常用的惯性系解析自对准、Kalman滤波估计自对准和惯性系奇异值分解(SVD)自对准等三种方法进行了研究和对比分析,根据三种对准方法各自的实现原理,提出了一种有针对性的抗扰动优化方法,并通过了数学仿真分析和车载试验验证.结果 表明,在车载使用环境下,后两种方法都能获得较为准确的姿态信息,惯性系SVD方法可以达到与Kalman滤波方法相当的对准精度和收敛速度,且无需先验信息即可获得最优解,表现出了较好的工程应用优势.     

基于可观测性分析的旋转式惯导系统在线自标定方法的设计

本文建立了速度误差外观测量的静基座双轴旋转式惯导系统在线标定卡尔曼滤波模型,其状态向量包括地速误差、姿态失准角和惯性器件零偏、标度因数误差、安装误差,可估计旋转式惯导系统失准角与惯性器件误差参数。通过分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析方法分析不同旋转方式下系统可观测性变化情况,得出双轴连续旋转的角运动方案可以改善卡尔曼滤波滤波的可观测性。根据基于奇异值分解的可观测度分析结果进行模型降阶,同时结合旋转式惯导系统的工程应用特性,得到12阶卡尔曼滤波参数模型。降阶系统阶数降低约55%,可以显著降低运算量,有效提高了导航计算机运算效率和实时性。仿真实验表明：降阶模型的估计精度不低于原模型,而且部分状态量的滤波收敛速度有提高。     

一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法

针对现有组合导航系统易被干扰欺骗以及姿态求解精度不足的问题，设计了惯性测量单元(IMU)与偏振光传感器组成的航姿参考系统(AHRS)。同时，考虑到传统的姿态求解方法精度不高，提出了一种用于仿生导航无人机航姿求解的混合滤波方法。将Mahony滤波后的姿态值作为系统观测量，再结合扩展卡尔曼滤波(EKF)实现传感器数据的深层融合，以获得高精度的姿态角信息。实验结果表明：在静态环境下采用混合滤波方法求解的姿态值能有效滤除偏振光传感器和加速度计内部噪声干扰，其稳定性明显优于两种方法各自求解时的情况；在动态实验中该方法能有效抑制单独采用Mahony滤波时存在的超调问题，表现出更高的动态解算精度，从而为偏振光组合导航系统提供了更精确的姿态估计信息。     

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。     

Integration of GPS and low cost INS for pedestrian navigation aided by building layout

In outdoor environments, GPS is often used for pedestrian navigation by utilizing its signals for position computation, but in indoor or semi-obstructed environments, GPS signals are often unavailable. Therefore, pedestrian navigation for these environments should be realized by the integration of GPS and inertial navigation system （INS）. However, the lowcost INS could induce errors that may result in a large position drift. The problem can be minimized by mounting the sensors on the pedestrian＇s foot, using zero velocity update （ZUPT） method with the standard navigation algorithm to restrict the error growth. However, heading drift still remains despite using ZUPT measurements since the heading error is unobservable. Also, tbot mounted INS suffers from the initialization ambiguity of position and heading from GPS. In this paper, a novel algorithm is developed to mitigate the heading drift problem when using ZUPT. The method uses building lay- out to aid the heading measurement in Kalman filter, and it could also be combined for the initial- ization. The algorithm has been investigated with real field trials using the low cost Microstrain 3DM-GX3-25 inertial sensor, a Leica GS10 GPS receiver and a uBlox EVK-6T GPS receiver. It could be concluded that the proposed method offers a significant improvement in position accuracy for the long period, allowing pedestrian navigation for nearly40 min with mean position error less than 2.8 m. This method also has a considerable effect on the accuracy of the initialization.     

前后向迭代滤波算法在高精度姿态测量中的应用

为了满足航空物探对于高精度姿态基准的需求,对前后向迭代滤波算法进行了研究.在前向捷联惯导算法的基础上,推导了后向捷联惯导算法,基于SINS/GPS组合导航方案构建了15状态Kalman滤波器,提出了前后向迭代滤波算法,通过仿真实验和转台实验对比了前后向迭代滤波算法与R -T -S平滑的估计效果.实验结果表明:经过前后向...     

Improvement of strapdown inertial navigation using PDAF

A new application of PDAF (probabilistic data association filter) for improving the accuracy of autonomous strapdown inertial navigation systems (SINS) is presented. The proposed method is a terrain-aided navigation (TAN) algorithm based on landmark detection combined with a classical SINS. It is shown via a set of simulations that the method can improve significantly the precision of autonomous navigation if the landmark spatial density and quality of landmark detectors are good enough. This new concept of navigation called PDANF (probabilistic data association navigation filter) can be integrated with a relatively low cost in existing operational TAN systems     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

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。