鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于双状态卡方故障检测的组合导航系统

故障检验与隔离是利用联邦滤波实现组合导航系统安全可靠运行的关键技术。针对常规残差卡方检验法对于慢变故障检验效果差,以及状态卡方检验受到初值误差、系统噪声和建模误差影响导致子系统被频繁隔离的问题,提出一种改进的SINS/GPS/ADS/DVL组合导航系统故障检验算法。该算法采用2个状态推进器交替地对滤波数据进行重置,避免状态递推器被未检测出来的故障污染。实验结果表明,改进的算法能够有效提高故障检验的灵敏度,增强组合导航系统的可靠性。     

基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统

针对行人导航定位问题,研究了基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统实现的关键技术。首先基于人体运动学原理构建了零速检测模型,使用最优综合判断条件有效检测出对应的零速时刻,实时进行速度和姿态的更新修正。在检测到零速时刻时,将速度误差、位置误差作为观测量,经Kalman滤波估计惯导系统误差并进行反馈校正,抑制惯导系统的误差,提高导航定位精度。研制了集信息采集、数据传输、导航解算与监控显示于一体的可穿戴式行人导航系统,可对行人的运动状态进行实时监控。所设计的基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统,平均定位误差小于行走距离的1.1%,最大不超过1.7%,验证了本系统的可靠性和适用性。     

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。     

GPS/BDS组合定位精度分析

随着定位技术的不断发展及多系统导航定位技术的逐步推广,多系统组合导航定位已经成为了GNSS导航定位领域中的主要发展趋势。主要阐述了GPS/BDS组合相对定位的观测方程和数学模型,并根据实测数据对比分析,从卫星可见性、精度因子、定位精度和均方根误差等方面对GPS、BDS及GPS/BDS组合定位系统的定位性能、定位精度进行了比较。研究结果表明,较单一的GPS和BDS系统定位,采用GPS/BDS组合定位可有效提高卫星可见数目和DOP值,且稳定性更好。GPS/BDS组合定位的定位精度也明显优于单一系统,这对GNSS高精度导航定位具有重要的参考价值。     

SINS在小型无人机测控方面的应用

为了满足小型无人机航姿系统设计需要,本文对捷联式惯导系统特点及其在小型无人机导航制导领域的应用进行了讨论,特别是对捷联惯导系统通过优化算法及由全球定位系统和捷联惯导系统组建的组合式导航系统进行了分析.讨论结果表明,捷联式惯导系统(包括以捷联式惯导系统为基础组建的组合式导航系统)能够满足无人机导航要求,在小型无人机领域具有很好的应用前景.     

基于LMI的组合导航多目标控制

针对模型不确定性和噪声非高斯容易导致Kalman滤波精度下降的问题,研究了一类组合导航系统的鲁棒H2/H∞多目标控制问题。将组合导航误差状态方程转化为不确定系统多胞型描述,基于线性矩阵不等式(LMI)将控制器存在条件转化为凸优化问题进行求解。系统的稳定性通过Lyapunov稳定性理论得到保证,通过H2和H∞控制达到抑制干扰的目的,通过保性能控制提高系统的快速性,而对于非零初始条件通过极点配置加速初始阶段的收敛。由仿真结果可以看出,该方法收敛快、鲁棒性强、精度较高。     

组合INS／GPS系统设计该当及其工程实现

ＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统是目前首选的组合导航系统。本文论述了ＩＮＳ／ＧＰＳ组合系统，组合水平及方式的选择考虑等并介绍了正在发展中的一种基于分布式并行处理机的ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合系统。     

车载SINS／GPS组合导航系统自适应联合滤波模型

在建立车载组合导航系统联合滤波模型及算法的基础上,定义了联合滤波模型融合信息在各子滤波器中的分配准则; 实现了联合滤波模型信息分配系数的自适应调节; 理论分析和计算机仿真结果均表明,引入该准则的自适应联合滤波模型及算法大大提高了系统容错性和定位精度     

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。