基于计算机视觉/GPS/MG姿态测量的盲人行走组合导航方法研究

电子导盲辅助装置(ETA)是解决盲人出行困难的重要手段,而导航是ETA的关键技术.现有的ETA主要用GPS来定位定向,但在城市环境中经常存在GPS信号遮挡导致导航信息丢失的问题.针对该问题,利用视觉导航短时间内定位精度高,输出连续的优点以及 MG(Magnetic Gravity)姿态测量可补偿姿态积累误差的优点,提出一种基于视觉、GPS和MG姿态测量的盲人行走组合导航算法.该方法构建系统误差模型并以Kalman滤波为框架.仿真和实验结果表明,提出的组合导航算法准确度优于单独的导航算法,满足盲人户外安全出行导航的需求.     

由太阳和地磁参数构成的信鸽导航原理仿真

根据信鸽导航理论和相关试验结果的分析,确定太阳高和地磁场参数的组合可以形成信鸽导航的环境基础.通过分析信鸽对太阳高度角、地磁倾角参数的可能利用过程,结合信鸽飞行路径的特点,确认了信鸽方向判断原理和逐渐趋紧的过程,并在此基础上,通过计算机程序对信鸽导航过程和分型线路进行了模拟,结果较为符合信鸽的飞行特点,并对信鸽导航的初步原理进行了分析和解释.     

INS/SAR组合导航量测信息不同步的滤波算法

在惯性导航系统/合成孔径雷达(Inertial navigation system/synthetic aperture radar,INS/SAR)组合导航系统中,传统的SAR只提供位置和航向角信息,本文引入SAR图像测速系统,实现对INS速度信息的补偿修正。同时,建立了该组合导航滤波的数学模型。针对图像匹配耗时较大、产生信息不同步的现象,本文利用INS信息增量来对SAR导航信息延迟、非等间隔以及SAR量测不在INS滤波离散间隔上所带来的误差进行修正,并进行了仿真。经过1 500s后,本导航系统导航信息没有出现发散,在飞行器出现加速、爬升、转弯等机动时,位置误差绝对值不超过36.8m,高度误差绝对值不超过18.1m,航向角误差绝对值不超过5.3′,速度误差绝对值不超过0.5m/s,并与曲线拟合法作对比,仿真结果表明本文算法能够有效提高INS/SAR组合导航系统的精度,并为其他组合导航系统提供参考。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

基于双力源的叠加式多维力传感器校准装置研究CSCD

介绍了一种基于叠加机原理的双力源多维力传感器校准装置的设计与研制,对装置的测量不确定度进行了分析,通过对三分量力传感器的校准实验,证明了校准装置不仅可以对多分量力传感器进行单分量校准,还能方便地实现耦合误差的校准。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.     

基于距离信息的行人协同导航研究

针对行人在室内导航中GPS信息无法获取以及纯惯导解算结果发散严重的问题,提出了通过协同导航的方式提高行人室内导航精度的方法.利用行人间的相对距离约束关系,抑制纯惯导解算结果的发散.详细推导了行人协同导航的模型,采用信息滤波的方法解算导航结果,并在理论推导中发现信息滤波更加适合行人协同导航的工程实践.设计了一种使用微型惯性测量器和超宽带测距设备的行人协同导航系统,进行实际效果验证.通过数据采集与处理,将行人导航轨迹图输出,分析协同导航以及单独导航的误差,验证协同导航的有效性.实验结果表明,协同导航与单独导航相比,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果.     

A fast pulse phase estimation method for X-ray pulsar signals based on epoch folding

X-ray pulsar-based navigation (XPNAV) is an attractive method for autonomous deep-space navigation in the future. The pulse phase estimation is a key task in XPNAV and its accuracy directly determines the navigation accuracy. State-of-the-art pulse phase estimation techniques either suffer from poor estimation accuracy, or involve the maximization of generally non-convex object function, thus resulting in a large computational cost. In this paper, a fast pulse phase estimation method based on epoch folding is presented. The statistical properties of the observed profile obtained through epoch folding are developed. Based on this, we recognize the joint prob-ability distribution of the observed profile as the likelihood function and utilize a fast Fourier transform-based procedure to estimate the pulse phase. Computational complexity of the proposed estimator is analyzed as well. Experimental results show that the proposed estimator significantly outperforms the currently used cross-correlation (CC) and nonlinear least squares (NLS) estima-tors, while significantly reduces the computational complexity compared with NLS and maximum likelihood (ML) estimators.     

基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法

在机群协同编队飞行中,编队成员仅装载惯性导航系统(INS)的方式具有隐蔽、抗干扰等明显的优势,但随着航时的增加,INS误差将不断累积.使导航系统失效,为此,提出基于相对导航的多平台INS误差联合修正方法.首先,建立了编队成员相对导航运动模型及非线性观测模型,采用量测重构技术构造了伪线性观测模型并推导了观测噪声协方差矩阵...