一种基于集中滤波的SINS/DVL/USBL 水下组合导航算法

针对水下运载体的长时间高精度导航问题,提出一种基于集中滤波的捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)水下组合导航方法,建立了杆臂在线估计的SINS/DVL速度观测模型和SINS/USBL相对量测信息观测模型,并利用参考信息判定结果实时更新量测方程及维数,既能保证精度,还能一定程度上减少运算量。理论仿真和湖面试验表明,本算法能够实现长时间高精度的水下导航定位,具有可行性。     

水下载体SINS/USBL组合导航滤波方法研究

捷联惯性导航系统(SINS)具有短期定位精度高的优点,但其定位误差随时间发散,超短基线(USBL)在其有效工作范围内定位误差不发散,且由于受作用距离及复杂水下环境的影响,其定位数据不连续,离散度大,野值多。水下载体导航采用SINS/USBL组合导航,可充分发挥各自的优势。根据USBL量测信息的特性,给出了一种基于改进的带观测噪声时变估计器的Sage-Husa自适应Kalman滤波方案,经实物数据仿真验证了此滤波方案的有效性。     

复杂水下环境下高精度SINS/USBL误差标定技术

针对SINS/USBL组合系统在导航与定位前需要对一体化样机进行精确标定的问题,对复杂水下声场环境下高精度SINS/USBL误差标定技术展开了研究,包括对安装误差角和空间杆臂误差的估计.基于标定模型的几何关系,推导了标定的状态方程和量测方程,并提出了新型的基于相对量测信息滤波估计的误差标定技术.为解决标定过程中由于存在声学野值而导致滤波估计性能下降的问题,通过高斯牛顿迭代将Huber M估计嵌入到变分贝叶斯框架中,推导了基于M估计的非线性鲁棒自适应标定算法,在精确校正后无需重复标定.仿真的结果验证了该方案的有效性、实用性和鲁棒性.     

一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法

针对使用传统位置匹配算法解决SINS/USBL组合导航的问题,需要先利用USBL输出信息实时求解出载体的绝对位置,设计了一种基于相对测量信息的SINS/USBL组合导航算法.该算法无需求解绝对位置,直接利用超短基线系统原始输出的高度角、方位角和斜距等相对测量信息进行卡尔曼滤波组合导航,且在滤波器设计时能够根据传感器测量精度对滤波参数进行设计,更有针对性.通过理论数据仿真和湖面试验数据处理,证明了该组合导航算法能够在一定程度上提高导航精度,具有可行性.     

三应答器SINS/USBL紧耦合导航算法

SINS/USBL组合导航误差因素主要包括USBL测距精度误差、USBL测角误差、USBL到SINS的安装误差以及应答器的位置误差,且现有USBL设备的普遍特点为:测距精度高而测角精度相对较差。针对上述误差因素和特点,提出一种三应答器SINS/USBL紧耦合导航算法,避免了USBL测角误差以及USBL到SINS的安装角误差等对导航精度的影响,仿真结果表明能够较大程度上提高组合导航定位精度。此外,该算法无需对安装角进行标定,使用更加便捷。     

SINS/DVL水下组合导航系统的误差分析与改进技术

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。     

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败.针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型...     

基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航研究

由于水下环境的复杂性,多普勒测速(DVL)误差的均值和噪声方差等统计特性均存在跳变现象,影响了INS/DVL组合导航精度。为此提出了一种基于模糊自适应滤波的水下INS/DVL组合导航算法,通过实时监测滤波残差的均值变化以及滤波残差方差与理论滤波残差方差的不一致程度,利用隶属度函数在线修正多普勒测速偏差以及量测噪声的统计特性。本文改进了已有模糊自适应滤波算法未考虑观测误差均值跳变以及对残差方差变化过于敏感的问题,并对DVL零偏跳变进行了修正。试验表明,所提出算法对多普勒测速误差的均值和噪声方差跳变具有较强的适应性,能够有效提高水下INS/DVL组合导航精度。     

GPS/SINS组合导航系统的研究

本文详细讨论了用伪距及伪距率差值作为观测量的GPS/SINS/Baro组合导航系 统,推导了状态变量为25阶的组合系统动态方程,在给定的飞机航迹段假设均方根 值分别为0.1和0.01°/hr的陀螺漂移,对组合系进行了计算机仿真分析,给出了仿 真程序框图。协方差分析的结果表明:GPS/SINS/Baro组合导航系统能提供高精度的 导航信息,还能对INS、GPS、Baro进行误差补偿和较正,具有很大应用前景。     

基于INS/前视声纳组合的输水隧洞AUV巡检定位方法

当潜航器(AUV)进行输水隧洞巡检时,多普勒测速仪(DVL)声波会对前视声纳图像产生干扰,针对这一问题提出了一种从AUV上卸载DVL,直接从前视声纳图像中提取栽体速度,而后和惯性测量单元(IMU)进行组合导航的方法.该方法根据前视声纳成像原理,建立起每相邻两帧声纳图像间载体的相对位移与配对特征点的图像坐标之间的联系,针对水底为局部平坦区域的情况,对特征点仰角进行了估算.通过惯导速度约束和随机抽样一致(RANSAC)算法,剔除误差较大的配对点,然后利用提取出的载体速度作为观测量进行卡尔曼滤波.经实际数据测试,惯性导航系统(INS)/前视声纳组合的总体性能和INS/DVL组合非常接近,以输水隧洞内的接缝线作为定位基准,INS/前视声纳组合导航在沿隧洞方向上的最大相对定位误差小于行程的1％.     

SINS/BDS紧组合系统中自适应 两阶段扩展卡尔曼滤波

在实际应用中，以伪距/伪距率为观测量的SINS/BDS紧组合导航系统，存在量测噪声的统计特性与实际不相符的情况，传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法无法有效解决这一问题，从而引起滤波误差增大。提出了一种SINS/BDS紧组合导航系统的GDOP估算及在线估计量测噪声的自适应两阶段EKF（ATEKF）方法，该方法使用经过紧组合修正后的SINS输出的位置，并结合星历数据中提供的卫星位置求解GDOP。在此基础上，利用GDOP值以及新息，实现了紧组合导航系统的量测噪声方差阵（Rk）的在线实时估计，从而达到自适应滤波的效果，改善导航精度。     

SINS/GNSS integrated navigation system based on maximum versoria filter

In the missile-borne Strapdown Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System (SINS/GNSS) integrated navigation system, due to the factors such as the high dynamics, the signal blocking by obstacles, the signal intefereces, etc., there always exist pulse interferences or measurement information interruptions in the satellite receiver, which make nonstationary measurement process. The traditional Kalman Filter (KF) can tackle the state estimation problem under Gaussian white noise, but its performance will be significantly reduced under non-Gaussian noises. In order to deal with the non-Gaussian conditions in the actual missile-borne SINS/GNSS integrated navigation systems, a Maximum Versoria Criterion Extended Kalman Filter (MVC-EKF) algorithm is proposed based on the MVC and the idea of M-estimation, which assigns a smaller weight to the anomalous measurements so as to suppress the influence of anomalous measurements on the state estimation while maintaining a relatively low calculation cost. Finally, the integrated navigation simulation experiments prove the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.     

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。     

基于奇异值分解的组合导航可观测度计算

以捷联惯组为主惯导的组合导航系统具有短时定位精度高、可靠性强等优点,但其依然存在长时间导航精度不高、运算量大、组合效率不高等问题。为更好地完善组合导航系统的误差补偿和抑制技术,对SINS/DVL组合导航系统的可观测性能进行了研究。在分段定常系统(Piece-wise Constant System,PWCS)的可观测性分析方法及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法基础上,结合可观测性矩阵的遗传特性,提出了一种简化的状态量可观测性分析方法,并对该方法进行了理论仿真。为方便比较状态量的可观测程度,对各状态的可观测度进行了归一化处理。最后,通过湖面跑船实验设计了不同的航迹机动方式,计算了关键导航参数的可观测性能。实验证明,该方法可以实时计算组合导航参数的可观测度,根据可观测度设计的航迹可以有效提高导航精度,定位精度可提高1个量级,收敛速度也获得了明显提高。     

鲁棒Kalman滤波及其在水下组合导航中的应用

在水下捷联惯导(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统中,当外部辅助信息受到野值等非高斯噪声污染时,选取调节因子γ为固定值将会降低基于Huber方法的鲁棒Kalman滤波(HRKF)算法的精度和鲁棒性.针对此问题,提出了一种基于马氏距离(MD)算法的调节因子自适应的鲁棒Kalman滤波(HRAKF)算法.首先利...