一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法研究

考虑EKF滤波方法的线性化过程对估计误差的影响,提出一种非线性不确定系统的鲁棒H∞滤波方法．基于H∞理论,该算法将滤波模型和观测模型在线性化过程中所产生的误差作为系统的不确定部分,力求此误差对导航精度的影响最小,并且利用李亚普诺夫方法证明了该滤波算法的稳定性．利用所提算法对月球环绕段自主导航系统进行滤波估计,仿真结果证实了算法的有效性．     

GALILEO/SINS组合导航系统研究

GALILEO是新一代的全球卫星定位系统。文章根据GALILEO系统的特点,有针对性地研究了GALILEO/捷联惯导(SINS)伪距组合导航模式。分析并建立了GALI LEO的误差方程,并以此为基础,给出了GALILEO/SINS伪距组合导航系统的误差模型和相应的卡尔曼滤波方程。为了有效验证设计的组合导航系统的有效性,在仿真过程中采用了协方差分析法,对组合导航系统性能进行了仿真研究。仿真结果表明GALILEO/SINS伪距组合导航系统能够有效的提高导航精度,随着GALILEO的不断完善,该系统将具有很大的应用前景。     

应用于MEMS_SINS/GPS组合导航系统的H_∞容错滤波算法

针对基于微机电系统(MEMS,micro electro mechanical system)的捷联惯性导航系统(SINS,strapdown inertial navigation system)与全球定位系统(GPS,global positioning system)组成的组合导航系统中存在不确定干扰并且GPS量测输出中经常含有故障信号的情况,提出一种H∞容错滤波算法,能够对不确定噪声干扰具有鲁棒性,并且能够在检测到故障信号后进行容错计算,使滤波精度始终保持在要求的范围内.基于H∞滤波器,在状态估计方程中加入加权因子,使滤波器具有容错的功能,并且适用于组合导航中量测分量的数量级相差很大的情况.仿真试验结果表明,该算法能有效降低GPS中故障信号的不利影响,使系统在故障存在期间仍能正常工作.     

基于星光角距/激光测距的卫星组合导航方法

为了进一步提高卫星天文自主导航精度,提出了一种利用激光测距辅助的天文组合导航方法。激光测距能够直接获取卫星到地面参考信标的高精度距离信息,在以星光角距为观测量的天文导航系统中引入激光测距辅助数据,可以拓展滤波器观测量的维度,从而改善滤波效果。由于组合导航系统为非线性系统,为避免泰勒展开线性化引起的二阶截断误差,采用UKF滤波方法进行组合导航系统信息融合。仿真结果表明,所提出的组合导航方法能够明显提升导航精度,改善滤波性能。     

三星定位／SINS伪距组合导航系统的研究

双星定位系统是中国建立起来的一种区域性全球定位系统（RDSS）。文章分析了双星定位系统存在的不足，提出了在双星定位系统上基于三颗地球同步卫星的三星定位导航系统，接收机可以根据测得的三个伪距以及高度表信息解算用户装置。进一步研究了三星定位系统与SINS进行伪距方式组合的导航系统，仿真结果表明了该组合导航系统可有效地提高定位精度，是一种非常适合于中国国情的惯性/卫星组合导航系统。     

GPS/INS组合导航系统半实物仿真研究

为了研究ＧＰＳ组合导航系统的性能,利用跑车实验实时采集的惯性导航系统和ＧＰＳ的数据进行了测后仿真研究。分别进行了ＧＰＳ／ＩＮＳ位置、速度组合和伪距、伪距率组合仿真,仿真中组合Ｋａｌｍａｎ滤波器采用数值稳定性较好的Ｕ－Ｄ分解算法。最后给出了纯惯导及组合后系统的位置、速度误差仿真曲线,结果分析及相关结论。     

直接敏感地平的空天飞行器惯性/天文组合方法

传统的惯性/天文位置组合导航系统中,由于天文定位观测输出耦合了水平观测平台基准误差,往往存在系统噪声与量测噪声不完全独立的问题.针对此问题,分析了利用天文观测量修正惯性系下陀螺漂移的原理,提出了一种直接敏感地平进行天文解析定位及组合滤波的空天飞行器自主导航定位方案,并建立了相应的组合滤波模型.所提出的方法采用星敏感器和陀螺仪构造惯性基准,并在此基础上进行基于红外地平仪的天文定位解算,最后进行惯性/天文组合定位.该方案充分利用了星光敏感器在惯性系下姿态测量精度高的优点,并使惯性/天文组合定位滤波中状态噪声和观测噪声完全独立,仿真结果验证了该定位方法的有效性.     

SINS／GPS／陆标组合导航在平流层飞艇中的应用

针对平流层飞艇的飞行特点,提出了SINS/GPS/陆标组合导航方法,给出了SINS/陆标组合导航的观测模型,并将Sage-Husa 自适应滤波方法与联邦滤波相结合形成改进的自适应联邦滤波,用于SINS/GPS/陆标组合导航系统.数学仿真结果表明:新组合导航系统相对于SINS/GPS组合导航系统,可以有效改善平台误差角的估计精度,同时利用改进的自适应联邦滤波可有效提高全局滤波精度.     

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS深空探测组合导航方法

为了提高深空探测器的自主导航系统性能,文章提出一种基于改进动静态滤波的脉冲星/CNS组合导航方法。脉冲星观测数据和星光角距信息通过改进动静态滤波器进行信息融合。其中,动态滤波采用UKF处理采样速率快、测量方程非线性强的星光角距测量量,静态滤波采用EKF处理采样速率慢、测量方程线性特征明显的脉冲星测量量,其运行周期可以是动态滤波的若干倍。利用该改进动静态滤波进行组合导航,可避免联邦滤波器中由于各局部滤波器采用相同的状态方程而导致的融合滤波结果不具备最优性的问题。仿真分析表明,基于所提出的组合导航系统,深空探测器的导航精度可提高至10km以内。     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

抗差自适应滤波在低轨飞行器INS/CNS/GNSS 组合导航中的应用

低轨飞行器对导航系统的稳定性要求较高,采用标准卡尔曼滤波的组合导航系统在异常扰动情况下会产生较大误差,严重影响低轨飞行器导航精度.在此前提下提出将抗差自适应滤波用于低轨飞行器导航系统,并基于该滤波器设计INS/CNS/GNSS组合导航.通过仿真实验对比验证抗差自适应滤波的有效性.     

SINS／GPS／EMC组合导航系统信息融合技术研究

基于无复位(No-Reset)联邦Kalman滤波信息融合算法,提出并且探讨了组合导航应用过程中的信息融合问题.在建立的相关误差模型基础上,对所设计的采用联邦Kalman滤波技术的SINS/GPS/EMC组合导航系统进行了计算机仿真.结果表明,采用无复位联邦滤波结构的SINS/GPS/EMC组合导航系统能充分融合系统各种导航传感器的信息,能发挥它们各自的优点,互相取长补短,有效地提高导航系统准确度和可靠性.     

基于GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的可行性分析

研究利用GPS对地球同步轨道自动转移飞行器进行导航的方法,分析了飞行器在转移过程中可用的GPS卫星数目,在地心惯性坐标系下建立了惯导误差和GPS的伪距、伪距变率模型,采用渐消因子的自适应卡尔曼滤波对飞行器进行组合导航.仿真结果表明,可用GPS卫星的数目随着飞行器高度的增高而减少,因此无法利用单一历元观测信息直接对飞行器导航.但采用多历元观测信息和动力学模型相结合的滤波方法可对飞行器进行组合导航,当飞行器初始位置偏差为1 km,初始速度偏差为1 m/s,伪距及伪距变率观测均方差分别为10 m和0.05 m/s时,地球同步轨道自动转移飞行器的最终位置偏差小于50 m,速度偏差小于0.02 m/s.      

捷联惯导与星敏感器组合导航算法研究

以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和星敏感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导与星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

基于虚拟观测值的X射线单脉冲星星光组合导航

传统的X射线脉冲星导航系统需要同时观测3~4颗脉冲星,有效载荷的质量和功耗极大。因此,单探测器脉冲星导航技术是实现航天器利用X射线脉冲星导航的关键举措。针对单探测器脉冲星导航的可观测性弱和精度低等问题提出了基于虚拟观测值的X射线单脉冲星与星光集中式组合滤波的高精度导航方法,即在X射线脉冲星的长周期内增加与星光同时刻观测的虚拟观测值,以实现高精度的集中式组合滤波算法。同时提出了利用神经网络预测虚拟观测值方法,并与利用动力学递推的方法进行比较,精度可以达到10-7量级。仿真结果表明,该方法可大大提高单探测器的导航的可靠性,补偿由于探测器误差造成的导航误差,导航位置误差为259.79 m,同时有效地减小了导航系统的重量,为X射线脉冲星导航的工程实现提供了参考依据。      

车载GPS/DR组合导航系统的研究

介绍了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统的设计,在对GPS/DR组合导航系统中主要误差来源分析的基础上,建立了表示这些误差的数学模型.根据组合系统的数据融合原理,提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该算法在提高GPS定位精度的情况下,能很好地修正DR系统的积累误差,大大提高了组合系统的完整性、可靠性.      

一种用于GPS/DR组合定位的非线性滤波算法

建立了适用于车辆导航系统的基于UKF(Unscented Kalman Filter)的GPS/DR(Global Positioning System/Dead Reckoning)组合定位滤波模型及算法.针对系统状态方程为线性、观测方程为非线性的特点,提出了一种将UKF和EKF(Extended Kalman Filter)相结合的非线性滤波算法.结合后的算法和原有UKF算法相比减少了在时间更新阶段的运算量,并且由于采用基于Unscented变换的思想来处理系统观测方程的非线性问题,避免了EKF引入的线性化误差,提高了滤波精度.仿真结果证明:算法在减少运算量的同时,仍具有较高的滤波精度,且明显优于EKF,因而能够满足车辆导航系统占用资源少、滤波精度高的要求.      

SINS／GPS组合系统的蒙特卡洛仿真

以考虑位置误差相关项的伪距率观测模型，对遥感中使用的SINS/GPS为距、伪距率组合系统进行了蒙特卡洛仿真。结果表明，组合系统的长期位置精度能达到5m以内；GPS数据更新率低于SINS，在GPS测量时间间隔内，组合系统的性能仅由SINS决定，虽然SINS的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性仪表，其相对位置精度可达到厘米级（这里相对位置精度指组合系统在GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围）。