基于伪距观测的SINS/北斗紧耦合方法

针对现阶段北斗卫星导航系统的星座布局与GPS 有较大不同的现实,提出 了一种基于北斗伪距观测量的SINS/北斗紧耦合方法。首先,模拟了北斗卫星导航系统 5GEO+5IGSO+4MEO 的星座,之后利用模拟的北斗星座以及SINS 输出进行了仿真。仿真 结果表明,在当前北斗星座布局下,在我国东部某地区可见卫星数目大部分时候为7～ 8 颗,紧耦合方法的位置精度优于10m,速度精度优于0.05m/s,北斗钟差估计精度优于 10ns,钟漂估计精度优于1×10-10。     

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。     

SINS/BD紧组合导航系统故障检测算法研究与实现

由于惯性导航系统和卫星导航系统具有良好的互补性与北斗导航系统的迅速发展,惯性/卫星紧组合导航系统得到广泛应用。但卫星导航系统的时变、易受干扰等特性,极易污染整个组合导航系统。因此,研究了一种新型的惯性/北斗紧组合导航系统的故障检测算法,在传统的卡方故障检测算法基础上,利用新息动态变化特性来识别故障星,并对故障星进行隔离,从而保证整个导航系统的稳定性与精度。最后基于嵌入式PC104平台,利用Qt Creator软件开发了多线程惯性/北斗紧组合导航系统,对所研究的算法进行了可靠验证。实验结果表明,所研究的故障检测算法能够有效地检测出卫星信号故障,能及时剔除故障星,大大降低了漏检、错检的概率,提高了整个导航系统的可靠性与精度。     

SINS/GPS紧耦合模式性能分析

首先介绍SINS/GPS 3种紧耦合模式(tightly coupled模式、ultra-tightly coupled模式及deeply coupled模式)工作机理,然后系统分析了各耦合模式的特点、动态适应性及抗干扰性能,最后通过设计的SINS/GPS紧耦合导航仿真验证平台,对3种紧耦合模式的工作性能进行了仿真验证,并给出了结论.     

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.     

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。     

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。     

基于Newton迭代滚动时域估计的GPS/SINS紧组合导航技术

随着智能设备的普及,使用手机为汽车进行导航越来越普遍。目前,手机内置的惯性测量单元成本低廉、导航精度低,且常使用松组合,而应用GPS/SINS紧组合导航技术可提高导航的精度及可用性。通过将基于Newton迭代的梯度下降算法与滚动时域估计相结合,手机内置GPS与陀螺加速度计构成紧组合导航系统,可提高在复杂环境中的导航精度。传统Kalman滤波方法未能充分考虑到紧组合导航系统的非线性特性,而滚动时域估计通过参考多时刻导航信息,可更有效地排除非线性因素对系统的干扰,并通过实验验证了此方法。实验结果表明,相比采用扩展Kalman滤波,基于Newton迭代时域估计算法的紧组合导航系统的导航位置精度及速度精度均获得了较大提高。     

基于INS/GNSS紧耦合组合的逐步诱导式欺骗检测算法研究

传统惯性辅助GNSS欺骗信号检测方法对小于纯惯导误差漂移的逐步拉偏不敏感。针对这一问题,提出了一种基于INS/GNSS紧耦合组合的逐步诱导式欺骗信号检测方法。基于短时间内纯惯性导航结果和短时间惯导系统位置误差传播模型,利用惯导提供的位置和速度对伪距和伪距率时间序列进行预测估算,并结合伪距、伪距率实际测量结果,分别构造位置/伪距和速度/伪距率时间序列模型做参数拟合。基于真实信号得到的模型参数都是由惯导系统误差造成的,具有一致性;而基于逐步诱导式欺骗信号得到的模型参数还与欺骗策略的设定、载体飞行轨迹的观测以及干扰源的位置有关,具有不一致性。通过对比模型参数可判别欺骗信号的存在,对于真实信号,采用紧耦合组合导航修正INS输出;对于欺骗信号,继续惯性导航并采取相应措施。最后,根据逐步诱导式欺骗原理进行实验仿真,验证了算法的可行性和有效性。     

地固系GNSS/SINS组合导航正常重力间接算法

相比导航系,GNSS/SINS组合导航在地固系计算,编排效率提高约40％,Kalman滤波效率提高约10％,即使正常重力与姿态矩阵的计算效率偏低,在地固系计算比导航系计算综合效率也提高约30％.针对地固系正常重力计算复杂的问题,提出了地固系正常重力间接算法,首先把三维直角坐标转换为大地坐标,然后在导航系计算正常重力,最后把正常重力转换到地固系,姿态矩阵也在此过程计算完毕.试验结果表明,间接法与传统方法计算精度相当,但间接法计算过程简单直观,计算效率可以提高3％ ～ 26％,尤其对于高速高精度的捷联惯导,效率提高尤为明显,具有重要的工程实用价值.     

水下复杂环境下基于SINS/USBL/DVL多源信息融合的组合导航算法

针对复杂水下声场环境下高精度、长航时导航与定位的需求,构建了捷联惯性导航系统(SINS)/超短基线(USBL)相对测量信息的观测方程和SINS/声学多普勒测速仪(DVL)的观测方程,提出了一种融合SINS/USBL/DVL多源信息的组合定位算法.为解决声学量测信息不确定引起的导航性能下降的问题,充分考虑水声野值所导致的...     

惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。     

载波相位平滑伪距在GPS/SINS紧组合导航系统中的应用

针对GPS/SINS紧组合导航系统中伪距噪声大从而引起组合导航系统精度低的问题,提出了将载波相位平滑伪距方法引入到组合导航系统中,利用具有较高精度的载波相位对低精度伪距进行平滑滤波,在建立观测方程的同时,为了减小Kalman滤波器计算量,选用最佳4颗卫星的伪距与伪距率作为观测值,并提出了一种四面体选星法,该方法不需要进行矩阵求逆运算,减小了运算量。利用光纤陀螺捷联惯导系统与GPS接收机搭建了实验验证系统,通过车载实验对所提出的方法进行了验证,实验结果表明,经过载波相位平滑后的伪距噪声得到了降低,从而能够进一步提高GPS/SINS组合导航系统的定位精度,其位置误差均方根值相比无载波相位平滑减小近40%。     

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.     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

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。     

惯性卫星紧组合导航系统仿真分析

针对SINS/Satellites进行松组合的不足,直接利用卫星信号接收机原始测量信息(伪距、伪距率),实现紧组合,来提高组合导航系统的精度和抗干扰性。文中详细推导了紧组合导航系统的伪距、伪距率误差模型,以伪距、伪距率差作为输入进行反馈,不仅当可见星数目小于4颗的时候,可以进行反馈,保证了一定的导航精度,而且可以用INS提供导航信息辅助接收机快速捕获卫星信号,这就提高了组合导航系统的容错能力。设计了SINS卫星紧组合导航系统的Kalman滤波器,并进行仿真验证,结果表明,SINS卫星紧组合较松组合有明显优势。