发射系下SINS/GPS/CNS多组合导航系统算法及实现

首先建立了发射惯性系下的组合导航系统模型,据此设计了基于联邦滤波器的SINS/GPS/CNS组合导航算法,最后研制了基于PC104硬件平台的组合导航算法验证样机。通过实时半物理仿真测试得出,三组合导航系统的姿态误差小于15″,位置误差小于10m,速度误差小于0.2m/s,表明所设计的组合导航系统算法正确,实现合理。     

基于RT-LAB的组合导航仿真平台设计

设计了一种基于RT-LAB的SINS/GPS/CNS（Strapdown Inertial Navigation System/Global Positioning System/Celestial Navigation System）组合导航系统仿真平台方案,建立具有故障检测、隔离和系统重构能力的基于联邦卡尔曼滤波器的姿态、位置、速度组合导航系统方案和结构.将SINS与GPS的位置之差和速度之差作为SINS/GPS子滤波器的观测量,通过CNS给出的载体惯性姿态信息获得SINS的姿态误差角测量信息.仿真结果表明,该系统方案具有较强的容错性能、较高的导航精度和很强的实时性能,为组合导航技术的研究提供了有益的参考.     

一种巡视器惯性/视觉组合导航新方法

在以运动参数误差为状态量、视觉导航与惯导导航相对运动参数差为观测量 的传统惯性/视觉组合导航方法中, 为解决相对运动参数同时与前后两个时 刻状态相关的问题, 采用将前一时刻位置和姿态误差增广到状态量中的方法, 并且假设增广的状态量为常值, 导致状态模型中引入了较大的误差. 基于 真实位置、姿态建立观测量误差模型, 导致观测量同时与前后两个时刻的状 态相关. 本文以惯导误差方程为状态模型, 采用四元数差形式的相对运动 参数差作为观测量, 基于上一时刻组合导航位置、姿态估计值建立观测量误 差模型, 实现了状态的增广, 并使得量测信息仅与当前时刻的位置误差和平 台失准角相关, 克服了状态模型误差较大的问题. 月面仿真和地面模拟实验 均表明, 该方法能够达到较高的位置和姿态估计精度.      

超低轨道地球卫星脉冲星/星光折射/光谱组合导航

针对超低轨道地球卫星导航自主需求,提出了一种脉冲星/星光折射/光谱测速组合天文导航方法。首先根据地球超低轨道卫星运行轨道动力学方程建立导航系统状态模型;分别根据脉冲到达时间差和星光折射角与天体光谱频率建立导航系统量测模型;使用Unscented卡尔曼滤波方法,降低随机误差对导航精度的影响,使用基于UKF的信息融合方法,有效融合了三种天文导航方法结果数据。经计算机仿真分析,该组合导航方法位置导航误差均值为85.62m,速度误差均值0.190m/s,能够满足超低轨道地球卫星在轨运行导航需求。     

高精度SINS/CCD/GPS组合导航系统研究与仿真

选取捷联惯导系统误差作为系统状态,利用捷联惯导系统(SINS)与电荷耦合器件(CCD)星敏感器各自的姿态矩阵输出构造量测,设计SINS/CCD组合导航算法;利用SINS与全球定位系统(GPS)各自的速度、位置输出构造量测,设计SINS/GPS组合导航算法。然后,利用联邦型卡尔曼滤波技术,将各子滤波器输出的系统状态局部最优估计值送入主滤波器,通过全局最优融合算法计算得到系统状态的全局最优估计值。仿真结果表明,基于SINS/CCD/GPS的组合导航系统具有很高的导航精度,达到了3.5m的定位精度和9″的航向精度,非常适用于飞行器的高精度导航定位。     

发射系下的SINS/CNS/GNSS组合导航UKF滤波算法

弹载系统的组合导航系统模型常建立在发射惯性坐标系下，且捷联惯性/天文导航/卫星导航（SINS/CNS/GNSS）是一种目前研究较多的组合模式。该组合导航系统的状态方程具有强非线性的特点，常用的滤波方法为扩展卡尔曼滤波（EKF）。为了提高组合导航系统的精度及可靠性，对该组合导航系统的无迹卡尔曼滤波（UKF）模型进行了设计，直接将姿态、位置与速度参数作为状态的一部分，利用CNS及GNSS提供的姿态与位置构成量测方程，并详细给出了姿态样本点的生成、均值及方差的生成过程。仿真结果表明，相对于EKF算法，采用UKF算法后各导航参数的精度可提高约20%~30%，并且系统的实时性也可以得到保证。     

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.     

GPS/SINS全组合导航系统的姿态组合算法

利用卡尔曼滤波的GPS/SINS全组合导航系统中,将IMU量测的平台误差角简单的近似为姿态误差角,会带来较大的数学模型误差。文章通过分析姿态组合算法中平台误差角与姿态误差角物理意义的不同,得到了二者相互转换的关系式;从实际应用的角度出发,采用对观测向量预处理的方法,对姿态组合算法进行了改进,从而消除了数学模型误差,并且很容易进行工程实现。仿真结果表明使用改进后的姿态组合算法能够有效的提高全组合导航系统的精度。     

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）。     

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。     

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。     

GPS实时定姿系统的设计与实现

以GPS OEM板为基本硬件,在自行研制GPS实时定姿软件的基础上,搭建了GPS实时定姿系统。该系统硬件结构简单,成本低廉。定姿软件解决了数据接收、解码、同步,模糊数快速计算,动态检校等关键技术。经多次静态、动态试验验证,系统运行稳定,动态跟踪性能良好。基线长度为1.2m时,定姿精度优于0.3°,可单独用于系统的导航,或作为系统导航设备的校准装置,具有很好的应用价值。     

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.