不同定位精度ＩＮＳ 下的重力匹配算法适用性研究

重力辅助导航是以惯性导航为基础的辅助导航方法, 惯性导航系统（ＩＮＳ） 的误差特性 直接影响匹配算法的定位效果。通过对几种经典的重力场相关匹配及滤波匹配算法的研究及匹 配仿真实验指出, ＩＮＳ 定位精度的变化会改变不同匹配算法间的优劣关系, 从而改变匹配算法的 适用性, 并得出了适用于不同定位精度ＩＮＳ 的匹配算法的结论。该结论为搭载不同精度ＩＮＳ 载体 的重力场匹配算法的选择提供依据, 具有一定现实意义。     

舰船导航发展现状与趋势

舰船导航技术是一项重要的国防关键技术,已成为21世纪提升舰船平台综合性能的研究热点和前沿课题。本文首先阐述了舰船导航的地位与作用,分析了当前国际环境下舰船导航面临的军事需求,然后简要介绍了惯性导航、重力匹配导航、惯性/卫星导航深耦合、导航信息综合处理与应用服务等技术现状,最后探讨了其技术特点、典型产品与应用情况,展望了舰船导航技术的发展趋势。     

陆用定位定向系统自主导航技术

由于车载自主导航精度受作战半径影响,长航时使用需要一定的保障条件,难于实现无依托发射的问题,提出了一种定向精度不受导航时间影响、定位精度不受作战半径影响的自主导航方案。通过分析惯性旋转调制导航、惯性/里程计组合原理及误差特性,采用罗经效应原理实现了高精度长航时自主定向;通过旋转调制导航抵消惯性器件误差的影响,利用航位推算隔离载体加速度和速度对罗经效应的影响,使航向误差完全可观,提升实时估计与修正精度。在此基础上引入了地图匹配技术进行自主定位,解决陆用定位精度与行驶里程相关的问题。仿真和试验结果表明,该技术采用地图信息辅助定位定向系统进行自主导航,在较低保障要求下,能够解决定向、定位误差积累问题,具有较强的理论意义和工程实用价值。     

地面无人作战平台导航技术发展现状与趋势

当前,国内外地面无人作战平台处于快速发展阶段,其自主性、智能性的特点使得其相较于传统地面武器平台对导航系统提出了更高的要求,除了具备常规意义上的测姿、定位、定向等功能之外,还需要具备环境相对位姿感知与导航能力。目前,典型的地面无人平台均采用惯性基组合导航方案,以惯性传感器为主,配备卫星、视觉、雷达等多类辅助传感器,通过组合导航算法实现传感器间的有机融合。针对地面无人作战平台的导航需求,对当前主流惯性基组合导航技术进行梳理,分别介绍了惯性/里程计、惯性/卫星、惯性/视觉、惯性/激光雷达组合导航技术的发展现状,并对适用于地面无人作战平台的导航技术进行了展望。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.     

浅析水下PNT体系及其关键技术

针对水下用户进行了梳理与分类,分析了水下用户对于PNT服务的需求,以及当前水下PNT体系的能力水平距离满足用户长期需求存在的差距。阐述了当前国际上水下PNT体系的建设现状,以及部分国家对于PNT体系建设的规划。在此基础上,分析了未来水下PNT体系的发展方向。最后,从水下PNT特殊性出发,总结归纳了包含惯性、重力/地磁匹配、水声导航、水下PNT能力评估等技术内容的水下PNT关键技术。     

合作环境下基于惯性/里程计/Lidar融合的UGV导航方法

近年来，无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中，无人车必须对自身的位姿进行准确估计，以确保作业安全、高效完成。其中，可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法，区别于传统的激光雷达SLAM方法，该方法根据已知的几何结构特征进行定位，避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究，提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后，在Gazebo中搭建了相应的仿真环境，并进行了算法验证。仿真结果表明，该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航，具有较好的工程应用价值。     

地磁导航技术研究进展

地磁场是地球的固有资源,利用地磁场匹配进行导航是一种新型导航技术.与传统的惯性导航和卫星导航比较,地磁导航具有无积累误差、抗干扰、隐蔽性好、导航信息丰富等优势.文章介绍了地磁导航的3个基本要素,即磁场测量技术、地磁模型以及定位与导航技术.分析了弱磁场磁力仪在地磁导航中的应用及其优缺点,讨论了地磁场模型和地磁匹配算法,展望了地磁导航技术的应用前景.     

基于路网匹配的多源自主组合导航技术研究

针对惯性/里程计组合导航易受环境影响的情况,引入路网匹配方法,以惯导/里程计组合导航历史轨迹数据与路网数据库进行全局匹配比较,从而得到当前导航位置的匹配点。将匹配点作为组合导航卡尔曼滤波器的量测输入,其滤波结果用于反馈校正惯导误差,通过不断迭代优化后,惯性/里程计/路网匹配组合导航能够提供高精度的位置信息。试验验证结果表明,该方法能将大部分定位误差控制在10m左右,证明了该方法的有效性与适用性。     

利用TERCOM与ICCP进行联合重力匹配导航

重力匹配导航算法对提高匹配效率和精度具有重要意义,是水下匹配导航技术的热点问题。对已有的重力辅助惯性匹配导航算法开展了研究,在此基础上提出了一种新的基于ICCP与TERCOM相结合的重力匹配导航算法。该算法在已有改进算法的基础上,对惯性导航提供的采样间隔航距以及ICCP匹配航距,和改进TERCOM匹配航距进行了联合对比分析。通过设置限差,搜索出TERCOM匹配误差较大点,并用ICCP对应匹配点进行替换,反复搜索和替换,最终生成由两种算法结合的新匹配轨迹。在TERCOM匹配初始误差较小的情况下,该方法对TERCOM算法匹配精度的提升依赖于ICCP匹配结果。仿真结果表明:对于TERCOM出现明显误匹配且ICCP匹配结果较好时,该算法可大大提高重力匹配精度,距离误差由2000m降至870m,X轴方向由TERCOM匹配平均误差的1370m降至530m,Y轴方向由TERCOM匹配平均误差的1900m降至640m,从而更好地满足了水下导航的需求。     

水下重力辅助惯性导航关键技术研究及实现

重力辅助惯性导航已渐成水下导航领域的研究热点,其实现是一项复杂的工程,涉及多项的关键技术.文章首先介绍了重力辅助导航的基本原理;之后详细阐述了在真实海洋环境下,重力辅助导航所需解决的若干关键技术问题,并给出了相应的研究成果;最后总结了我国水下重力辅助导航的发展趋势及研究的若干建议.     

原子干涉技术在惯性领域中的应用

惯性技术因其强自主性、不依赖外界信号、适应全天候等特性在导航领域备受关注,为了提升惯性导航的精度,数十年来人们在如何提高惯性传感器性能方面进行了大量的攻关工作并研制出了多种基于不同原理的惯性传感器。得益于量子效应,原子传感器能在诸如时间、加速度、转动、磁场等领域提供比现有技术更高的测量灵敏度、精度和速度。通过研制基于原子干涉技术的高精度原子惯性器件,实现重力/重力梯度数据实时补偿匹配的量子导航将是新一代高精准军用惯性导航的首选。本文简要介绍了以物质波干涉为基础的原子干涉惯性器件的原理,回顾了以原子重力仪、原子干涉陀螺为主的技术发展历程及现状,并结合我国目前在该领域的发展态势,表达了对我国原子惯性设备实装应用的迫切性。     

自主导航技术发展现状与趋势

自主导航技术是各类运动载体自动化、智能化运行的核心技术。简要介绍了自主导航技术的基本概念,综述了国内外航天、航空、舰船、车辆、单兵等领域的自主导航技术研究进展,对于自主导航的关键技术如惯性导航、惯性基组合导航、地磁导航、重力梯度导航、天文导航和多源信息融合等技术发展现状进行了分析,对自主导航技术的发展趋势进行了展望。可为中国未来各类主流自主导航系统研制提供参考,并为多种自主导航任务的总体设计提供帮助。     

基于PDR和磁场匹配的智能手机室内定位

目前，基于磁场的室内定位方法存在指纹采集无法快速建库的问题，导致匹配特征较少、无法快速进行匹配操作和航向角估计精度低。基于磁场梯度的快速近似，使用高斯牛顿迭代方法结合通过PDR测量的轨迹进行磁场轮廓匹配定位，提高了单点磁场指纹的可分辨性。基于步态模型的更新用作测量信息以改善C-INS的导航性能，提出了一种基于捷联惯性导航系统的行人航位推算算法。基于MFS参考位置，使用扩展Kalman滤波器控制PDR惯性导航的位置漂移误差，进一步提高了轨迹轮廓的精度。测试结果表明，该算法可以获得更好的位置估计和航向估计结果。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。