基于GPS相对伪距差分的相对导航方法研究

研究基于GPS相对伪距差分技术的RVD相对导航方法。分析了在相对位置零位处对相对伪距差分模型进行线性化后的模型误差,并推导了由模型误差所引起的相对导航参数确定误差;提出了模型误差修正方法和采用强跟踪滤波器的非线性滤波方法等两种改进方法。最后,通过数学仿真验证了两种改进方法的有效性。     

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。     

综合测试设备校准技术研究

简要论述了综合测试设备校准技术的现状和技术特点,提出了系统校准的方法,并给出了基于虚拟仪器技术和LX I仪器总线技术建立综合测试设备校准装置的设计方案。     

三相陀螺电机电压有效值的测量系统设计

为了保证三相陀螺电机能够正常工作,需要对其交流驱动信号的有效值进行检测。分析了非正弦周期信号电压有效值的测量原理,介绍了一种基于C8051F020单片机的三相陀螺电机电压有效值的自动测试系统。该系统包括电压有效值转换电路、单片机控制的数据采集电路、液晶显示单元、报警输出单元等。该系统已经成功应用于三相陀螺电机的驱动信号检测中。     

雷达测量误差模型的容错检验算法

空间飞行器导航定位的精度及可靠性很大程度上取决于雷达误差修正模型准确与否。以脉冲雷达为研究对象,采用统计假设检验理论,对雷达测量数据有无野值等不同情形,分别建立了误差模型拟合优度F 检验与容错F-检验、模型分量显著性T-检验和容错T-检验算法,并且利用雷达跟踪飞行器的实测数据对算法进行了验证。结果显示,模型拟合优度检验与模型分量显著性检验等系列算法具有良好的容错性和适应性,可用于诊断雷达误差模型是否正确有效。     

混合星座导航系统的加权几何精度因子分析

不同类型卫星构成的混合星座导航系统或兼容系统中,考虑到广播星历精度不等导致的测距误差不等,用加权几何精度因子(WGDOP)代替几何精度因子(GDOP)作为最佳星座选择、定位精度评估和完好性监测的依据。对静止轨道卫星(GEO)/中高轨道卫星(MEO)构成的混合星座中不同卫星组合的WGDOP和GDOP进行了比较,实验结果表明WGDOP能更准确地反映星座性能和评估定位精度。在对定位精度或完好性监测的可靠性要求较高等场景,要用加权几何精度因子进行分析。     

野值对FDRP-KF滤波性能的影响及其处理方法

一般来说,野值会导致滤波性能的下降,严重的情况下会导致滤波的发散。主要以INS/TAN组合导航系统为例,讨论了野值对FDRP-KF滤波性能所产生的影响及相应的处理方法。     

导航卫星的地面站定轨算法

导航星座轨道的长期保持是星座导航系统运营管理的重要组成部分,而现有的导航卫星地面定轨算法又存在精度不高或计算量大不适合工程应用的问题。为此,研究了单向、被动测量模式的导航卫星地面定轨算法。基于单向伪距观测,将导航卫星钟差参数作为状态量,推导了滤波算法的状态方程、测量方程,并最终建立了滤波器模型。以不同轨道面的4颗GPS导航卫星为例进行了2天的仿真试验,考虑卫星的可见性仿真中加入了测量中断,并设计在测量恢复后重启滤波算法。仿真结果表明,4颗卫星的轨道位置估计精度可以达到米级,钟差随机偏差的估计精度可以达到纳秒级,并且在滤波中断后重启滤波器,仍然可以达到此估计精度,表明此定轨算法具有收敛性和稳定性。     

GPS失锁时基于神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法研究

GPS信号失锁时,MEMS-SINS组合GPS导航误差会随着时间迅速积聚而无法导航.提出一种基于RBF神经网络预测的MEMS-SINS误差反馈校正方法,GPS有信号时对神经网络进行训练,GPS信号中断时用训练好的RBF神经网络预测MEMS-SINS的导航误差.地面车载跑车试验,证实了训练后的RBF神经网络能很高精度地逼近MEMS-SINS/GPS组合导航系统输入与输出间的关系,在4个50s以内的GPS人为失锁过程中,该方法导航结果与参考系统比较,平均位置误差为3.8m,平均速度误差为0.6m/s,平均姿态误差为0.5°.     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。