基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

多传感器组合导航系统分层融合算法

从信息融合角度来看，目前在组合导航系统中广泛应用的联合滤波算法居于两级式分布式融合结构。而分层融合结构作为多传感器信息融合的另一种重要的模式，在组合导航系统中应用尚未见报道。本文研究了多传感器组合导航系统的分层融合算法，重点与联合滤波算法进行了比较。以定理的形式证明了在一定条件下分层融合算法与联合滤波算法的等价性问题。进而提出了分层融合算法的部分反馈模式。仿真结果表明，部分反馈模式的有序分层融合算法可有效地应用于多传感器组合导航系统。在相同的容错能力和计算复杂性下，可以得到优于联合滤波的导航信息融合结果。     

星座自主导航系统设计与实现

基于星间测量的星座自主导航系统的设计与实现，方案中针对计算量过大问题，引入分组并行机制。在充分分析卫星轨道动力学的基础上，利用卫星网的网形约束进行整网平差，首次提出动力学和几何法相结合的自主导航算法。通过实际GPS数据进行仿真与检验，仿真结果表明：该方法精度高，满足卫星星座自主生存的要求，设计方案可行。     

捷联惯导系统大方位失准角下的非线性对准

采用欧拉角描述平台坐标系与导航坐标系间的失准角,推导了适用于捷联惯导系统的非线性误差方程,证明了该方法仅适用于方位误差角为大角度,而水平误差角为小量的情况。数学仿真表明:在方位误差角为大角度情况下,采用所推导的误差方程和非线性滤波技术能获得更高的估计精度。     

Galileo卫星导航系统中的BOC调制与接收技术

介绍了二进制偏移副载波(BOC)调制的原理、性能及其扩频信号相关特性。在分析E5波段Galileo导航信号的接收和捕获技术的基础上,提出了改进的数字化基带处理模型和信号捕获方法。用结构仿真对基带信号处理模型和信号捕获算法进行仿真验证。仿真系统实现了标准E5波段Galileo导航信号的发生、数字化中频接收和基带信号处理,以及信号捕获。结果表明该信号处理方法能消除BOC调制扩频信号自相关函数多峰特性导致的捕获性能下降,可显著提高伪码顺序搜索速度,并大幅缩减跟踪环路的硬件规模。     

基于离散方波变换的脉冲星微弱信号周期性检测

为满足X射线脉冲星深空导航系统对脉冲星微弱信号周期性检测的要求,提出了一种基于离散方波变换(DSWT)的周期信号检测算法,并给出了其硬件实现方法.首先,通过对比DSWI和FFI变换核的相似性,证明了DSWT算法进行周期性检测的可行性,同时,研究了DSWT对白噪声的抑制作用;其次,DSWT的变换核仅取+1或-1,更适合硬件电路实现,给出了该算法的FPGA实现方法;最后,采用以Xilinx Spartan-3系列FPGA芯片XC3S2000为核心的开发板组成实验仿真系统,分别对实测和仿真脉冲星数据进行实验.结果表明:1.该算法可检测信噪比低于FFT算法;2.在信号输入完毕后3个时钟周期内即可得出计算结果,耗时比FFT算法少三个数量级;3.实现该算法所需的硬件资源少于FFT算法.     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

基于矢量测量和UKBF的飞越小天体自主导航方法研究

以估计航天器和小天体在日心惯性系中的位置和速度为目的,提出了基于视线矢量测量的飞越小天体自主导航方法。该方法利用导航相机和激光高度计构建航天器到目标天体的视线矢量,同时为避免系统方程线性化和离散化所带来的模型误差,采用UKBF (Unscented Kalman\|Bucy Filter)算法对相应位置和速度进行估计。分析了导航系统的能观性,并以坦普尔一号为目标天体进行仿真验证,理论分析和仿真结果皆表明了方法的有效性和可行性。
     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.