INTEGRATED GPS/INS OF PSEUDO-RANGE DELTA-RANGE SEMI-PHYSICAL SIMULATION'S RESEARCH

In order to further study the performance of tightly integrated navigation system of GPS/INS, a semi-physical simulation of tightly coupled system has been done based on the data gathered from the experiment of integrated system of GPS and INS. The closed-loop Kalman Filter and U-D discompose algorithm have been used. The simulation results associated to four integrated models of pseudo-range, delta-range, pseudo-range and delta-range alternation, and pseudo-range and delta-range synthesis have been provided, and the actual effects of variously integrated models have been analyzed. The results show that the pseudo-range and delta-range synthesis coupled model is the most effective to improve the coupled system performance and the individual delta-range coupled model had better be avoided in application.     

静电陀螺漂移的补偿和监控方法

简要介绍静电陀螺惯性导航系统的基本原理及其常平架结构。由于静电陀螺具有良好的漂移特性,上述系统位置误差随时间增长速度极低。着重讨论静电陀螺漂移模型及其在系统中补偿和监控方法。利用系统内部冗余轴漂移的实时测量将卡尔曼滤波器应用于上述系统,有效地改善了惯性导航系统的精度;此外还同时估计出绕冗余轴方向陀螺漂移的未知常值偏差,取得满意的仿真结果。     

伪距解除相关法在GPS/SINS紧组合系统中的应用研究

介绍了伪距解除相关法的原理 ,设计了一种加权平均跟踪误差估计器 ,用以估计 GPS接收机码环跟踪误差。研究结果表明 ,与未对伪距测量值进行修正时相比 ,应用伪距解除相关技术可以减小组合系统的导航误差 ,提高系统的导航精度     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

基于天文观测技术的惯性导航系统的空中对准

提出了一种基于CCD星敏感器的捷联惯性导航系统的空中对准方法.应用双线性方程求解被观测星在星敏感器坐标系中的坐标值及传统最小二乘微分校正法求解捷联惯性导航的姿态,该姿态值与捷联惯性导航解算姿态的差值就是惯性导航系统的失准角.作为Kalman滤波器的观测量,计算机仿真结果表明,天文姿态信息有效地校正了陀螺漂移和初始失准角引起的位置和速度误差.     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF）,DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

车载GPS/DR组合导航系统的信息融合新方案

总结了适用于车载 GPS/ DR组合导航系统的几种信息融合方法 ,提出一种可容错的新型联合卡尔曼滤波结构方案。针对系统重构和自适应调整的依据 ,提出一种新的分系统状态评估方法 ,定义了滤波器估计结果可信度的概念并给出对其进行模糊综合评判的方法。在此基础上进一步确定联合滤波模型的自适应信息分配准则 ,实时跑车数据处理结果表明 ,该方案大大提高了系统的导航精度和可靠性