地地导弹天文导航的一种建模方法

介绍了远程地地弹道式导弹采用惯性／天文组合制导方案的优点。提出了以惯性导航为主、天文导航为辅的一种导航方法，推导出该方法对应的导航基准参数计算模型、导航参数计算模型及天文导航系统的横向导引方程。最后通过仿真计算，给出了所提供的天文导航方法和计算模型对提高导弹命中精度的效能。     

一种新的高精度天文导航方法

介绍了一种新的高精度天文导航方法,该方法构建了在天球坐标系中的天文导航姿态与航向解算模型。该模型在不利用惯导姿态数据的前提下进行计算,通过构建的模型演变得到运载体的精确姿态及航向,可以有效校正惯导设备因惯性陀螺漂移而导致的姿态误差与航向误差。     

基于场景识别的惯性基类脑导航方法

针对无人机导航中惯性器件产生的漂移误差不断随时间累积进而影响导航精度的问题,以仿生类脑导航为研究背景,提出了一种新的导航方法。与传统导航策略不同的是,该方法从周期性校正累积位置误差的角度出发,采用设置位置细胞节点的思路,利用训练好的卷积神经网络模型在细胞节点处进行图像匹配,从而在位置细胞节点处实现惯导位置漂移误差校正。同时,建立节点之间的漂移误差模型,调整误差方程系数,以达到修正漂移误差的目的。最后,基于无人机飞行实验结果验证了该方法对自主导航的有效性和鲁棒性,该方法能够有效提高无人机导航的精度。     

基于地形辅助导航的直升机近地告警方法

提出了一种利用地形辅助导航精确获取位置信息的直升机低空飞行告警方法,该方法通过地形辅助导航修正惯导系统误差,然后利用直升机飞行动力学模型预测逃逸轨迹并生成告警边界,最终实现直升机近地告警.仿真测试结果表明,本文采用的地形辅助导航方法能够有效修正惯导误差,基于此实现的直升机近地告警方法能够有效提高直升机飞行的安全性.     

基于组合导航的月面起飞自主对准技术

针对载人登月返回任务中月面起飞过程中的自主对准问题,采用星间链路、天文观测以及惯性测量的组合方法,进行非线性状态估计(二阶分离插值滤波—DDF2算法)以获得高精度着陆器的位置,并利用获得的位置信息对惯性导航进行修正,以消除惯性导航过程中产生的积累误差。仿真结果表明,该组合导航方法能够提供高精度的自主定位,为月面起飞提供可靠性保障。     

基于UKF的航天器多普勒/天文组合导航方法研究

多普勒导航依靠地面站无线电测控进行,精度较高,但易受地理条件的限制;天文导航利用测量天体的方向矢量信息,定位精度相对较低,但抗干扰能力较强,是一种完全自主的导航方法。为此,提出一种应用天文测量信息和单程多普勒频移定位的组合导航方法,并用UKF滤波算法进行联邦滤波,进而充分利用航天器的测量设备,实现多普勒导航和天文导航方式优势互补,以提高航天器导航定位精度和容错性能,通过实验仿真证明有效、实用。     

一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法

针对惯导系统高精度自标定的需求,提出了一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法。通过转位运动对系统误差进行激励,利用Kalman滤波器进行误差估计,同时存储标定数据,待正向导航滤波结束后,利用逆向导航算法对存储数据二次利用,继续进行误差估计,直到所有状态量收敛到一定精度,实现了对数据的充分挖掘。仿真和试验结果表明,该方法可以实现对双轴旋转惯导系统的全参数自标定,提高了标定精度。     

高空长航时无人机高精度自主定位方法

针对传统基于轨道动力学模型及非线性滤波进行间接敏感地平天文导航定位方法在实际应用中的局限性,提出了一种适用于高空长航时无人机自主导航定位的快速间接敏感地平天文解析定位新方法。分析了星光折射视高度天文量测的机理,导出天文三维定位的解析表达式,详细阐述了利用最小二乘微分校正法代替非线性滤波的天文定位方法,通过直接求解非线性量测方程组即可得到飞行器的精确位置信息,并对这种定位方法的定位精度进行了理论分析。该天文定位方法利用了星光折射间接敏感地平精度高的特点,又不需要飞行器动力学模型也不需要任何先验知识,算法简单可靠,计算量小,而定位精度与传统方法相当。最后,通过计算机仿真,验证了这种天文定位方法的有效性。     

改进的组合导航算法在MEMS组合导航系统中的应用

针对MEMS组合导航系统的应用,提出了一种改进的组合导航算法。首先采用零速修正算法对MEMS陀螺仪逐次启动重复性无规律的常值零偏进行补偿;其次,通过分析陀螺仪误差项的构成,提出了一种将卡尔曼滤波器输出的误差估计量P与零速修正的误差量相结合的改进导航算法,引入误差量分配加权思想,实现对系统误差方差阵Q中陀螺仪误差量的在线调节。利用跑车试验数据对算法进行验证,结果表明在MEMS组合导航系统中,与经典的导航算法相比,改进算法的导航精度更高、可靠性更强,是一种能有效应用于实际中的估计方法。     

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.     

车载捷联惯导与里程计组合导航技术研究

惯导的误差随着时间增长是积累的,可采用里程计辅助捷联惯导构成纯自主的车载组合导航系统.利用捷联惯导的速度和里程计测量的速度之差作为观测量,通过卡尔曼滤波技术校正惯导的导航参数,可以有效地抑制惯导误差的积累,提高导航参数的精度.本文推导了组合导航系统的模型,从理论上用特征值方法分析了系统的可观测度,进而设计轨迹进行了仿真...     

改进概率关联算法在组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中子系统提供的量测信息相互之间关联性不足的问题,在组合导航系统中引入改进概率关联算法,通过改进的概率关联算法将这些导航信息按一定关系联系起来并进行融合计算。首先通过推导短时间概率关联算法求解惯性导航系统(INS)得到信息的可信概率,并引入掩模算子对全球定位系统(GPS)信息进行精度判断;然后,推导出长时间概率关联算法对组合导航系统信息进行融合;最后,建立修正算法并利用长时间概率关联算法得到的信息对惯性导航系统进行误差修正。仿真结果表明,这一改进的概率关联算法可以有效判断GPS信息精度并提高组合导航系统的导航精度。     

基于地标信息的车载惯导姿态修正技术

惯导与速率计构成的组合系统是机动作战车辆较常使用的自主定位定向系统,其惯导姿态精度将直接影响组合定位精度。文章利用车辆运动途中的地标信息,讨论了车载惯导姿态误差估计与修正技术,通过仿真分析了地标位置与车辆零速信息在惯导姿态修正过程中的作用。结果表明：利用地标信息是进行车载惯导姿态修正较为实用的途径,在此基础上可以有效提高车载惯导／速率计组合定位系统的精度。     

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。     

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%。     

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。     

A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile

For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree...     

准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法研究

为消除常规利用正侧视SAR图像辅助导航信息对惯性误差进行修正时的滞后影响,结合前斜视SAR成像工作特性,本文分析提出了新的准实时性组合导航滤波方案和算法,以解决SAR/INS组合导航系统中的量测滞后影响;本文分析了前斜视SAR成像辅助导航系统工作特点,分析了SAR量测输出模型;建立了准实时性前斜视INS/SAR组合导航滤波算法模型,并通过仿真分析了组合导航系统性能。仿真结果表明：采用所提出的惯性/SAR组合方案和算法,可以有效克服成规正侧视SAR辅助匹配输出滞后的影响,有效满足组合系统性能要求。     

基于极限学习机的黑障区智能导航算法

在黑障区飞行阶段中,惯性导航系统会因缺少辅助导航系统而持续累积误差,导致飞行器导航系统可靠性下降。针对这一问题,提出了一种新的基于极限学习机的黑障区智能导航算法,通过极限学习机(ELM)对GPS正常工作的导航信息进行学习。在黑障区,利用学习得到的模型对惯性导航系统进行误差补偿,较好地修正了当GPS失锁时惯性导航系统的误差,避免了因误差累积而导致的导航信息发散。仿真结果表明,该算法能够保证在GPS失锁的黑障区中导航系统输出的信息有较好的可靠性和精度,能够为接下来的姿态调整和着陆准备提供良好的基础。