基于精确伪距率观测模型的GPS/SINS组合导航系统研究

从泰勒公式及函数矩阵的基本定义出发，推导了考虑位置误差相关项时，GPS/SINS组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明，使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统，其位置误差能更好地跟踪GPS系统位置几何误差系数，能更真实地反映载体的短期位置误差，更适用于对航天器或大气飞行器短期位置导航精度要求较高的场合（如把航天飞机或大气飞行器作为高分辨率合成孔径雷达等遥感器的载体）。     

捷联惯导姿态误差修正算法研究与仿真

组合导航卡尔曼滤波对姿态角进行修正时,将惯导的平台角误差近似为姿态误差,会带来较大的数学模型误差,从而影响测姿精度。通过分析组合姿态算法中姿态作为量测信息时平台角误差与姿态角误差物理意义的不同,得到了两者的转换关系,从量测矩阵修正和观测值预处理两个方面对原有的姿态组合算法进行改进,有效降低了数学模型误差。仿真结果表明,改进后的姿态组合算法误差状态估算更加精确,能够有效地提高组合导航的测姿精度。     

基于伪距、伪距率的GPS/SINS容错组合导航系统

为了提高组合导航系统的容错性和可靠性 ,本文采用基于伪距、伪距率的GPS/SINS组合导航系统 ,详细推导了该组合导航系统的模型 ,并通过仿真验证了当有效定位卫星数目小于四颗时 ,该组合方法仍可以利用GPS信息修正SINS的导航误差 ,满足一定的导航精度需求。并通过可观性分析 ,说明了不同有效卫星数目对导航精度的影响     

基于Hatch滤波法的GPS伪距差分定位分析

利用Hatch滤波法对导航数据进行伪距差分定位研究,对单频接收机采用Hatch滤波法时电离层的影响做进一步研究,分析电离层风暴对定位精度的影响。为了提高定位精度,采用Hatch滤波法辅助的差分定位技术,对解算过程进行详细分析,并通过MATLAB软件对数据进行处理仿真,验证利用差分Hatch滤波法提高定位精度的可行性。     

基于广义卡尔曼滤波的伪距组合GPS/INS导航

提出了一种利用广义卡尔曼滤波进行GPS/INS组合导航的技术 ,同时给出了一种最优选星算法。采用间接的反馈校正设置 ,直接利用伪距数据和不受噪声污染的星历数据。利用该方法 ,组合导航精度高 ,在导航过程中若丢失GPS信息 ,短时间内单纯INS的导航精度仍能保持。恢复GPS信号后组合系统继续正常工作。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定

针对双星编队飞行中的相对导航问题,提出了一种基于星敏感器和GPS伪距差分的相对状态确定方法。首先给出了相对轨道和相对姿态动力学方程,选取相对姿态基准坐标系,然后分别建立了星敏感器和GPS伪距差分的观测方程,运用Unscented卡尔曼滤波方法(UKF)设计了双星编队相对状态确定的UKF滤波器。利用一个仿真实例说明了该方法的可行性和有效性。     

卫星GPS组合姿态确定系统方案研究

采用ＧＰＳ定姿技术作为卫星高精度自主姿态确定系统的备份，可以提高系统可靠性。在小型和微小卫星上采用ＧＰＳ定姿技术，保证在满足重量、功耗和其它技术指标的条件下，姿态和轨道控制系统全面满足任务要求。本方案为探索当今姿态和轨道控制系统基本型的研究迈出了一步。     

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传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+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。     

差分GPS定位技术

简要叙述了差分GPS定位技术出现的背景,着重讨论了差分动态定位DGPS的工作原理,最后对DGPS的应用作了简要说明。     

低成本INS/GPS组合导航系统算法研究及其实现

采用基于 MEMS技术的低成本 IMU和 GPS接收机 ,以 DSP为信息处理核心 ,实现了 GPS/SINS组合导航系统。文中详细描述组合算法和算法的软件实现 ,并对模样机在实验室的静态实验结果进行描述和分析。实验结果表明 ,系统组合滤波器的设计和参数选择正确 ,模样机取得了较好的导航解算精度     

基于GPS/IMU/太阳敏感器的空间飞行器组合姿态确定

GPS定姿是GPS在空间飞行器上应用的一个重要方向 ,本文在建立GPS 惯性组件 太阳敏感器组合定姿系统的非线性模型的基础上 ,采用扩展卡尔曼滤波实现了该组合定姿方案。通过理论分析和仿真结果均验证了方案的可行性。为GPS定姿在空间飞行器的实际应用提供一定的参考。     

GPS/运动方程组合导航

提出了一种不增加硬件设备而仅用软件（运动方程）－－全球卫星定位系统／运动方程（GPS／EM）组合导航方案，分析了其适用范围和特点。根据传统运动方程建模中的各种误差源，了包含误差源在内的飞行器扰动方程，并得出其解析解。建立了GPS／EM组合系统状态方程和观测方程，并进行仿真，验证了其可行性。结果表明，GPS／EM组合系统导航精度高于GPS，而且较单独GPS增加了信息冗余度。     

GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

利用GPS进行航天器姿态确定的EKF方法

姿态确定是ＧＰＳ在航天器上应用的一个重要方面。采用广义卡尔曼滤波（ＥＫＦ）方法利用ＧＰＳ进行航天器姿态确定，建立了ＧＰＳ载波相位观测和航天器姿态运动的线性误差方程，并进行了仿真计算。     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

用GPS评定IMU（惯性测量装置）误差

在导弹飞行试验时，基于ＧＰＳ的弹道基准系统可替代常规雷达。由于ＧＰＳ弹道基准的精度高，所以可用来评定导弹惯性测量装置的性能。在两发现役的和平保卫者导弹发射前配置了ＧＰＳ转发器和三波段天线。根据ＧＰＳ测量的矩离、矩离增量数据，用卡尔曼滤波方法评定各个ＩＭＵ误差，结果证明ＧＰＳ优于雷达。