一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

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.     

基于PowerPC硬核的片上组合导航计算机设计

为了满足微小型组合导航系统体积小、功耗低、精度高等方面的要求,根据新的嵌入式系统开发理念,通过软硬件协同设计将整个组合导航计算机系统集成在一片内嵌PowerPC微处理器的FPGA芯片上,实现了SoPC设计。利用FPGA内部的资源实现了组合导航系统的硬件平台,并设计了运行在该硬件平台上的底层驱动程序和组合导航软件。测试结果表明系统满足设计要求。     

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。     

一种无源北斗/惯导闭环组合算法

提出了一种北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合导航无源定位算法。以伪距率为观测量,基于高稳定度用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下用两级卡尔曼滤波器对惯导进行闭环校正。给出了组合导航系统的构成,以及第一、二级滤波的数学模型。该法能根据收星情况在闭环与开环方式间稳定转换。仿真结果表明,此算法可提高丢星时组合导航系统的滤波定位精度,有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。     

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。     

GNSS中基于双星故障的RAIM中的数学关系

从理论上推导全球导航卫星系统(GNSS)中基于双星故障的接收机自主完好性监测(RAIM)中的两个基本定理,为基于双星故障的RAIM技术提供了理论支撑。第一个定理给出了RAIM中奇偶矢量与导航误差的关系,指出了两者的统计独立性,它表明只能通过多次测量的累积以统计方法得到导航定位精度;第二个定理指出可通过偏差修正方式得到正确的导航解。这两个结论与单星故障假设条件下得到的结论是相同的,这就表明,基于单星故障假设的RAIM方法,其基本原理是可以通用于双星以至于多星故障情形的,只需在具体操作上进行适应性改进。另外,推导方法本身也提供了一种进行GNSS分析的有力工具。     

捷联惯性/大视场星光组合导航方法研究

近年来,使用星敏感器的导弹、火箭惯性组合导航成为国内外研究的热点.本文对捷联惯性/大视场星光组合导航方法进行了研究,建立了卡尔曼滤波方程,并利用SINS误差转移矩阵方法估计主动段导航误差.数学仿真表明:捷联惯性/大视场星光组合导航方法不仅可以修正姿态角偏差和陀螺常值漂移,还可以对主动段的速度、位置误差有很好的估计效果.     

一种惯性辅助卫星导航系统及其完好性检测方法

针对传统的卫星导航/捷联惯导(GNSS/SINS)紧耦合组合系统中SINS测量影响所有的观测量,以及SINS故障不能被隔离的缺点,给出了一种新的惯性辅助卫星导航紧耦合组合结构及其完好性检测方法.设计了紧耦合系统结构和卡尔曼滤波器,将SINS测量转换为虚拟伪距,作为GNSS伪距测量的扩展,并设计了基于滤波新息的残差检验法(RCTM)和自主完好性检测外推法(AIME)来进行完好性检测.该紧耦合方法可以通过虚拟卫星的选择降低几何精度因子,在提高导航精度的同时便于完好性检测.仿真结果表明惯性辅助卫星导航新方法可以有效地提高导航精度,RCTM法对于阶跃故障和快变的斜坡故障检测是非常有效的,而AIME法对于慢变的斜坡故障检测具有更好的性能.     

基于拟平均根数之差的航天器相对导航UKF滤波算法

针对星载雷达数据(距离及其变率、角度及其变率),推导了以相对拟平均根数为状态变量的星间相对导航UKF滤波算法.建立了包含J2一阶长期项摄动的状态转移方程.推导了无奇点的相对拟平均根数与相对位置速度之间的转换矩阵,并分析了坐标变换中被忽略的二阶项的影响,对转换矩阵的精度进行了有效补偿.提出以相对位置速度为直接观测量,设计了具有自调整功能的测量误差协方差阵,避免了建立观测方程时状态量对直接观测量的繁琐偏导计算.仿真结果证明了该算法的有效性.