双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差，双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案，并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术，其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后，当姿态误差角较大时，后续的精对准误差模型呈非线性特性，故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中，量测噪声的统计特性易发生变化，将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合，在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计，从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后，通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。     

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法CSCD

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。     

简化七阶CQKF及其在SINS大失准角初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统（SINS）大失准角初始对准的滤波过程，提出简化七阶正交容积卡尔曼滤波算法（7th-SCQKF）。根据简化容积卡尔曼滤波(CKF)理论，推导出改进的简化七阶CKF算法（7th-MSSRCKF），改进了原简化七阶CKF（7th-SSRCKF）的性能；同时，在7th-SSRCKF和7th-MSSRCKF基础上，引入正交半径准则，提出简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法，提高了滤波精度；并将简化七阶CQKF（7th-SCQKF）算法应用到SINS的大失准角初始对准仿真中，结果表明，7th-SCQKF比7th-MSSRCKF的滤波精度高，验证了新算法的正确性和有效性。     

开环光纤陀螺信号测试与小波去噪

建立了开环光纤陀螺测试系统,分析了干涉型开环光纤陀螺信号中主要噪声的产生机理和特点,利用小波分析的方法进行了去噪.与常用的滤波方法如平滑滤波、低通滤波等进行了对比,结果表明,小波分析较好地满足了在噪声干扰下对光纤陀螺微弱输出信号的检测要求,在有效滤除了噪声的同时保留了信号的细节信息.文中分析了去噪阈值的选取,比较了不同小波基情况下去噪效果的差异,通过实验证明了多尺度小波分析对光纤陀螺信号去噪的有效性.     

基于3星子集的GPS快速选星算法

针对高精度GPS导航系统中,空间星座数量变化时由星座选择带来的运算量较大的问题,利用 Sherman Morrison 矩阵求逆引理,推导得到GDOP（Geometric Dilution of Precision）值的增量递推计算公式。 在此基础上提出一种基于由3颗GPS卫星组成“3星子集”的快速选星算法,并利用LLRB树（Left Leaning Red Black Tree）的存储搜索策略辅助快速产生最佳4星组合。相对于传统GDOP选星法,在可视星卫星数增加时,浮点数运算量（FLOPs）可减少将近一半;当可视卫星数减少时,FLOPs可降低到接近为0。实际试验结果表明,3星子集选星方法可以有效降低星座突变时由星座选择带来的时间消耗,提高星座更新的实时性。     

一种抗野值自适应滤波算法及在MEMS-SINS/GPS中应用

针对噪声统计特性不准确以及量测信号中出现的野值对滤波的不利影响,提出一种基于Kalman滤波的抗野值自适应滤波算法。该算法通过对估计误差的实时监测来调整渐消因子或进行抗野值计算,使滤波器在统计特性不准确或存在野值干扰的情况下仍为最优估计。将其应用到MEMS-SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明该算法能有效降低统计特性不准确及野值给系统造成的不利影响。     

改进的小波降噪方法在GPS姿态测量中的应用

为了尽量降低GPS载波相位二次差分观测量中包含的各种噪声以得到精确的姿态角,采用小波变换方法对观测信号进行降噪.针对以往方法的不足,改进了平移不变量小波降噪方法的计算结构.用提升算法代替了普通小波方法中的Mallat算法,使该方法兼顾快速性和精确性.从实验结果可以看到新方法的计算时间约为原来方法的50%,精度提高了约20%.     

一种用于SINS行进间对准的模糊抗野值滤波算法

针对观测存在野值的非线性系统滤波问题，本文综合运用多高斯和近似算法(GSA)、贝叶斯公式、马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)以及集合卡尔曼滤波算法(EnKF)设计了一种能从状态后验分布中抽取粒子的改进粒子滤波算法，并根据模糊理论为此改进算法设计了模糊抗野值功能，从而提出了模糊抗野值集合粒子滤波算法，命名为REnPF。GPS辅助SINS行进间对准的仿真实验表明，REnPF能够很好地避免虚警、漏检问题，并能提供良好的滤波精度。     

一种引入陀螺角速度信息的快速对准方法

基于捷联惯导系统（SINS）的误差模型,将静基座条件下速度误差和角速度误差这两种信息作为系统的观测量,提出了一种静基座条件下快速对准的新方法,详细推导了引入陀螺角速度误差作为观测量后的观测方程,并进行了可观测性的定性分析和可观测度的定量计算,与常规方法相比,该方法充分利用了外部可观测信息,提高了系统状态的可观测度,加快了初始对准的速度,使系统的快速反应能力和快速机动能力大幅度提高