基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

原子干涉技术在惯性领域中的应用

惯性技术因其强自主性、不依赖外界信号、适应全天候等特性在导航领域备受关注,为了提升惯性导航的精度,数十年来人们在如何提高惯性传感器性能方面进行了大量的攻关工作并研制出了多种基于不同原理的惯性传感器。得益于量子效应,原子传感器能在诸如时间、加速度、转动、磁场等领域提供比现有技术更高的测量灵敏度、精度和速度。通过研制基于原子干涉技术的高精度原子惯性器件,实现重力/重力梯度数据实时补偿匹配的量子导航将是新一代高精准军用惯性导航的首选。本文简要介绍了以物质波干涉为基础的原子干涉惯性器件的原理,回顾了以原子重力仪、原子干涉陀螺为主的技术发展历程及现状,并结合我国目前在该领域的发展态势,表达了对我国原子惯性设备实装应用的迫切性。     

航空制导炸弹SINS/GPS组合导航系统的设计

针对某型航空制导炸弹设计了SINS/GPS组合导航系统,考虑到制导航弹的高精度、低成本的特殊要求,系统采用了基于挠性陀螺的IMU作组合,而导航计算机采用基于“浮点DSP FPGA”的主从式多处理机模式,具有实时性好、运算精度高等优点,同时文章讨论了系统软件的详细设计,包括系统自检、初始对准、惯导解算、信息融合等模块的设计及部分核心算法的实现,最后对原理样机进行了地面跑车试验,试验结果表明系统的设计是成功的,利用该方案设计的原理样机能够满足实际要求。     

MIMU/CSAC/BDS组合导航微系统的硬件设计

由于传统的卫星导航系统容易受到干扰和遮挡,惯性导航存在误差积累的缺陷。为了提高定位导航授时服务质量,提出一种基于微惯性测量单元(MIMU)、芯片原子钟(CSAC)和北斗卫星导航(BDS)模块的组合导航微系统硬件设计方案,介绍了它们的硬件特征与配置设计,完成了组合导航微系统底层驱动设计。实验表明:组合导航微系统在真实路段跑车试验可以得到准确的位置和速度等信息。此外,组合导航微系统在最大速度为8km/s,最大加速度为50g的高动态仿真环境中,仍能保持较高的导航精度和跟踪性能。     

基于SINS/BDS的抗差组合导航技术研究

无人车在城市峡谷环境下,BDS卫星信号易出现干扰或拒止、惯组易受到震荡输出野值,此时导航系统会出现较大误差。针对此状况,本文提出一种基于SINS/BDS的组合导航抗差算法,重点分析了关于BDS卫星信号和惯组数据的有效性判断及异常状况下的处理策略,并在常规KF基础上加入了基于新息的方差匹配自适应滤波技术,可在线实时调整量测噪声大小以提升系统稳定性和鲁棒性,有效减小异常情况下的导航误差。最后进行了半实物仿真试验,验证了整个系统算法的可靠性和导航精度。     

北斗卫星导航欺骗与抗欺骗技术现状探讨

作为全球四大卫星导航系统之一,北斗也容易遭受恶意欺骗干扰.在北斗赋能各行各业的时代,守护北斗就是守护我们的家园.对欺骗技术和抗欺骗技术原理分别进行了介绍,讨论了不同的欺骗手段对接收机的影响,从接收机捕获通道和跟踪通道的欺骗特征详细介绍了几种抗欺骗技术,并重点阐述了当前欺骗和抗欺骗技术的现状,最后展望了未来的欺骗技术和欺骗防御技术,希望对卫星导航接收机的抗欺骗干扰技术工程化应用提供思路.     

一种改进的SINS_ODO_ZUPT组合导航算法

将里程计和零速修正方法相结合,针对SINS_ODO_ZUPT组合导航算法高度容易发散问题,提出了一种对天向速度和天向高度进行约束的量测模型.半实物仿真实验表明,该算法能够在保证水平精度的同时抑制高度的发散.与SINS_ODO_ZUPT组合导航算法相比,该模型的高度和精度提高了 73.8％,证明了该模型的正确性.     

基于多传感器零速修正的消防员定位算法研究

针对消防员在地下矿洞、隧道、室内等救援环境中存在因卫星拒止而导致的定位精度差的问题,设计了一种基于多传感器零速修正(Zero-velocity Update, ZUPT)的消防员定位方法。该方法以捷联惯导零速修正为基础,磁强计、高度计为辅进行定位,将惯性传感器、磁强计、高度计固连在鞋上,根据消防员行走过程中脚底完全接触到地面时速度基本为零这一特点,通过Kalman滤波对捷联惯导输出的导航信息进行修正,可实现无信标环境下消防员自主定位。通过半实物仿真实验采集离线数据并计算定位结果,验证了算法的有效性,误差比不超过1%D。     

自适应UKF在北斗定位算法中的应用

北斗导航系统发展日益成熟,介绍了北斗定位解算与GPS解算的差异,针对扩展Kalman滤波(Extended Kalman Filter,EKF）算法在北斗解算过程中容易引入非线性误差,无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF）算法受初值和系统噪声影响较大问题,提出了一种自适应无迹Kalman滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）北斗定位解算算法。该算法利用观测残差信息构建自适应渐消矩阵,消除量测噪声异常带来的影响,同时提高了滤波精度。实验表明,与EKF和UKF定位解算算法相比,AUKF算法在定位精度和对系统噪声鲁棒性方面都有所提高,是一种可靠稳定的北斗定位算法。