基于对偶四元数的INS/GPS组合导航算法研究

在基于对偶四元数的捷联惯导解算方法的基础上,推导了以惯性系作为导航系的惯导误差方程,在此基础上设计了卡尔曼滤波组合导航算法。通过激光惯导跑车采集数据,进行了仿真分析,试验结果表明,该组合导航算法能有效的消除惯导累积的速度误差和位置误差,相比于目前广泛应用的INS/GPS组合导航算法,本文描述了INS/GPS组合导航的另一种实现方式,获得了相当的精度,具有一定的工程应用价值。     

基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法

基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法,使用姿态、速度、位置等9个导航参数组成状态向量,以GPS系统输出的速度、位置组成6维观测向量,构建直接式结构的UKF滤波器。该滤波器能够直接反映系统导航参数的动态过程,准确显示运动状态演变。针对GPS/SINS组合导航系统的特点,构建了GPS/SINS组合导航直接式卡尔曼滤波仿真验证系统,仿真结果验证了基于UKF的GPS/SINS组合导航直接式滤波算法的有效性,该直接式非线性滤波算法可使惯性组合导航系统的导航精度得到提高。     

卡尔曼滤波在弹道组合导航仿真中的应用

根据捷联惯性导航(INS)和GPS导航两个系统不同的特点,通过卡尔曼滤波方法实现了INS/GPS组合导航,以速度差和位置差作为卡尔曼滤波的量测量信息,建立了组合导航的简化滤波方程.在实际陀螺器件含有零偏的情况下,通过在角速度上引入定量的零位偏置来进行弹体模拟投放过程.将仿真导航结果和弹道参数比较,引入的陀螺偏置引起姿态角误差,而速度误差和位置误差比较小,导航计算参数误差在允许范围之内.     

基于地球坐标系的SINS/GNSS极区组合导航算法

针对极区范围经线收敛速度加快并汇聚于极点,使航向失去参考基准,定位误差急剧增大的问题,结合极区航行过程中对导航精度的需求,提出了一种适用于极区的基于地球坐标系的SINS/GNSS组合导航方案。给出了基于地球椭球模型的横向坐标系定义以及与地球坐标系之间的转换关系;设计了地球坐标系下的SINS/GNSS组合导航算法;最后将地球坐标系下的导航结果转换到横向坐标系。仿真结果表明,基于地球坐标系的极区组合导航方案的导航误差收敛迅速,在1800s的仿真时间内,姿态精度达到0.4′,定位精度达到2m,速度精度达到0.02m/s;其中定位和航向精度略优于横向地理坐标系下的组合导航方法,且可为载体穿越极点时提供稳定的导航信息。     

基于STK模型的伪距/伪距率组合导航算法研究

传统的组合导航仿真算法采用位置、速度信息组合模式,由于计算误差和测量误差的存在,导致结果误差偏大。本文针对轨道机动飞行器的特点,通过STK卫星仿真软件分别模拟GPS卫星星历及机动飞行器从初始轨道向目标轨道过渡真实轨迹,采用基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧密组合导航系统对飞行器转移过程进行数学仿真计算。结果表明,基于伪距/伪距率组合导航方法,不仅可以修正惯性元件的常值漂移,并且对轨道转移段的速度、位置误差有很好的估计,获得较高的导航精度。     

基于UWB/SINS组合的行人导航研究

在特殊环境下全球定位系统(GPS)信号强度被严重削弱,此时基于GPS技术的导航设备将受到严重影响。针对不依赖GPS的行人导航定位需求,提出了一种基于微机电捷联惯导系统(SINS)与超宽带(UWB)定位系统相结合的行人导航方法。该系统由捷联惯导系统与超宽带定位系统组成,行人导航算法在传统的捷联算法的基础上引入了零速修正技术用于检测零速时刻,并使用阈值法剔除了超宽带错误信息,通过联邦Kalman滤波融合了零速、位置和航向信息,并对系统速度、位置、航向进行了校正。行人导航实验表明,该方法能够提升系统定位精度,并进一步加强系统的稳定性与可靠性。     

GPS/SINS超紧组合导航的性能分析

GPS接收机在高动态环境下很容易失锁,特别是载体的高动态造成的应力对接收机载波跟踪环影响很大。为了解决高动态环境下的组合导航,分析了GPS接收机载波跟踪环的测量误差和跟踪门限,采用惯导速度辅助GPS接收机跟踪环路的超紧组合结构。超紧组合需要涉及到GPS接收机跟踪环内部编排及高动态环境下的实验数据,难度较大。针对超紧组合仿真专门开发了GPS实时软件接收机、高动态GPS中频信号仿真器和惯导模拟器并构建了一个完整的GPS/SINS超紧组合仿真系统。仿真结果表明,该超紧组合导航系统可以跟踪50g的加速度和10倍音速。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.     

CNS/SINS姿态组合导航系统仿真

针对大部分飞行器导航采用地理坐标系导航,天文导航在地理坐标系下姿态解算依赖导航位置而容易发生精度发散的问题,文章研究了地理坐标系下,天文,质性姿态组合导航系统滤波算法,以有效提高导航系统的精度。首先,对天文愤性组合导航系统数学模型进行分析;然后,用Matlab软件根据实际情况设定参数并获得仿真数据,在仿真数据的基础上进行标准的卡尔曼滤波的仿真研究。仿真结果表明,当惯导与天文导航进行姿态组合后,各导航参数精度明显提高,在短期内可认为是收敛的,但仿真时间较长后,各导航参数出现缓慢的发散趋势。     

卫星位置和速度的Lagrange插值算法分析

导航接收机中通常采用开普勒轨道参数法计算卫星的三维位置和速度.这种算法计算量较大,在资源有限的廉价用户机或要求高频度输出卫星位置和速度的高动态接收机中会使处理器资源非常紧张.采用Lagrange插值算法可以获得相同精度的卫星位置和速度,且大大降低计算量.利用GPS数据对不同插值区间长度和插值阶数的Lagrange插值法的计算精度和处理时延进行了定量分析.结果表明,Lagrange插值算法计算卫星位置和速度可以使处理时延降低十几倍,这在每个历元的导航解算需要同时计算多颗卫星位置和速度的接收机中具有重要意义.     

平流层飞艇升降阶段BPNN惯性导航算法

软式平流层飞艇艇体在上升和下降时经常呈堆叠状态,GPS信号会被艇体间歇性遮挡,因而只能采用惯性导航。为保证在飞艇上升和下降过程中,INS/GPS组合导航系统在被艇体遮挡GPS时仍能够提供满足精度要求的导航信息,设计了一种改进的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN）惯性导航算法。采用神经网络,根据惯性导航系统在1s内的速度均值和姿态变化量,预估其在1s末的位置误差和速度误差,并对惯性导航结果进行修正。仿真实验和跑车试验结果表明,在GPS失效的30s内,新算法使得位置误差低于15m,速度误差低于0.7m/s,误差相比纯惯性导航降低了85%。     

基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

一种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法

目前,行人导航定位技术已经深入社会的众多领域,受到诸多学者的广泛关注。针对行人跑步状态,研究了一种惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法。首先提出了可靠的、适用于行人跑步零速检测的方法,有效提高了在行人跑步状态下的零速检测的准确性。针对GPS信号容易受到高楼、高架等环境的干扰及在室内容易完全丢失的特点,提出了基于BP神经网络的GPS可用信号筛选方法,提高了GPS信息的可靠性与精准性。在此基础上,研究了基于可变量测的Kalman滤波器,实现了惯性/零速/GPS信息的有效融合,显著提高了在行人跑步状态下的导航定位精度。试验结果表明,所提出的这种适用于跑步状态的惯性/零速/GPS室内外无缝组合导航定位方法的平均定位误差可减小到行人跑步总里程的1%以内。     

Autonomous GPS/INS navigation experiment for space transfer vehicle

An experiment is described to validate the concept of developing an autonomous integrated spacecraft navigation system using onboard Global Positioning System (GPS) and inertial navigation system (INS) measurements. Previous work by the authors (1988, 1990) has demonstrated the feasibility of integrating GPS measurements with INS measurements to provide a total improvement in spacecraft navigation performance, i.e., improvement in position, velocity and attitude information. An important aspect of this research is the automatic real-time reconfiguration capability of the system, which is designed to respond to changes in a spacecraft mission under the control of an expert system     

低成本多传感器组合导航系统在小型无人机自主飞行中的研究与应用

为了满足小型无人机自主控制系统对导航系统性能的要求,研究低成本的基于微机电系统的捷联惯性导航系统(MEMS-SINS)/全球定位系统(GPS)/磁强计组合导航系统。提出一种利用磁强计辅助MEMS-SINS的静基座初始姿态确定方法,采用四元数误差模型对MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航系统进行信息融合的建模,采用基于正交三角(QR)分解的平方根无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法对组合导航系统进行数据融合,克服由于计算机舍入误差引起的状态协方差阵的计算值失去非负定性甚至对称性,通过小型无人机的自主飞行试验,证实MEMS-SINS/GPS/磁强计组合导航算法满足小型无人机自主控制系统的要求。     

Relative navigation for multi-spacecraft system with GPS

A type of multi-spacecraft system with kinematical restraint but no structural restraint and force action is considered. Both the absolute and relative navigation information is required for this multi-spacecraft system, but the relative information is more critical and the accuracy requirements for relative information will be much higher than those for the absolute information. In this paper, the Global Positioning System (GPS)/Differential GPS (DGPS) are introduced and used for relative navigation. Relative motion of space vehicles is modeled. Relative position, relative velocity and relative attitude are represented and solved by GPS/DGPS measurements. Using a type of commercial GPS receiver onboard spacecraft and relative differential GPS technique, the relative navigation of space vehicles can be implemented in real-time     

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.