GPS/IMU组合导航系统中杆臂效应分析

Disturbance specific force caused by the lever arm ef-fects in integration navigation system is investigated,Navigation errors eaused by the lever arm effects have been demonstrated under three flinght scenarios of the air-craft.Analytical under three flight scenarios of the ari-craft.Analytical results show that disturbance specific force resulted from lever arm effects may become one of the major error sources while an aircraft undertakes the maneuvers,and mavigation errors caused by the lever arm effects accumulate rapidly with time.Therefore,a com-pensation method must be taken into account to eliminate the disturbance specific force caused by the lever arm ef-fects in integration navigation system.     

惯导系统可观测性及最佳可观测子空间的定量研究

应用结构分解理论及奇异值分解法对惯导系统（INS）误差模型的可观测性进行了全面分析。研究了一种基于可观测性定义及奇异值分解法结合的定量确定惯导系统可观测性及可观测度的方法，明确了惯导系统的三个最佳不可观测状态组合；应用线性控制系统的Kalman典范结构分解定理，确定了惯导系统的最佳观测子系统。此项研究成果，为进一步研究INS的快速精确对准及标定技术奠定了理论基础。     

GPS/INS紧组合系统导航性能研究

为了提高组合导航的精度和抗干扰性,采用了直接利用GPS接收机原始测量信息（伪距、伪距率）的紧组合方式,详细推导了该组合导航系统的模型,根据全球定位系统（GPS）的误差模型及惯性导航系统（INS）在地固系中的误差方程,以伪距差为量测输入,设计了GPS/INS组合导航系统的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该组合方法可以充分利用GPS的信息修正INS的导航误差,与此同时,INS可以辅助GPS重新快速捕获卫星信号,满足一定的导航精度需求。提高了组合导航系统的容错性,对各种载体的精确导航与制导具有一定的现实意义。     

改进的格网惯导系统无阻尼综合校正方法

综合校正技术可作为抑制格网惯导系统（INS）导航误差的有效手段。加速度计零偏所造成的水平姿态误差是导致综合校正中陀螺漂移估计精度受限的重要因素。针对这一问题，提出了一种改进的无阻尼综合校正方法。首先，推导了格网坐标系框架下估计加速度计零偏和姿态的目标函数；其次，介绍了无阻尼条件下综合校正的两个核心方程；最后设计了无阻尼两点校策略。综合校正前，在多普勒计程仪（DVL）提供的速度辅助下完成加速度计零偏的估计和补偿，以此消除加速度计零偏所造成的水平姿态误差对综合校正中陀螺漂移估计精度的影响。在两次间断的外部位置和航向辅助下通过所设计的综合校正策略完成对陀螺漂移的估计。校正策略中所涉及的水平姿态误差在DVL辅助下由参数估计方法估计得到。仿真及实验结果表明：与现有的研究相比，所设计的综合校正方案进一步减少了DVL的辅助时间，同时由于准确地估计和补偿了加速度计零偏，陀螺漂移的估计精度显著提高，该方案在抑制导航误差方面具备更明显的优势。     

激光陀螺惯性导航系统旋转技术综述

旋转技术能够有效调制激光陀螺和加速度计的误差,提高惯性导航系统的精度。首先基于惯性测量单元的误差模型,分析了旋转技术的基本原理。然后对旋转技术的旋转方案、最优转动速率、旋转机构误差对系统精度的影响、载体角运动对旋转效果的影响、采用旋转技术的惯导解算、采用旋转技术的初始对准与测漂等进行了综述,探讨了我国研究旋转技术的重点研究方向,为开展我国旋转式光学陀螺惯导系统的研究提供了一定参考。     

以恒星位置为基准的运动平台上测控雷达精度标校技术

利用FK5星表，可以精确实时地计算出恒星位置，用作陆基雷达标校的基准。本文把这种技术推广到运动平台上雷达的精度标校，提出了技术方案和初步的数学模型，给出了试验的解算结果和统计结果。     

GPS软件接收机原理样机设计与实现

为了满足GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)超紧组合导航系统研究的需要,克服硬件接收机参数固定,适应性差的弱点,设计了一种参数可调、灵活控制的GPS软件接收机.采用GPS L1频率的中频采样信号,运用FFT(Fast Fourier Transform)频域捕获算法和锁相环与锁频环相互辅助的载波环路,实现了信号捕获、码环和载波环路跟踪、导航电文提取与解码、伪距及导航定位解算,并与NovAtel公司的FlexPax型硬件接收机进行了比较.跑车测试结果表明,该GPS软件接收机捕获迅速、跟踪准确,导航定位精度小于10m,动态抗干扰能力明显优于一般GPS硬件接收机,适合于GPS/INS超紧组合导航系统的应用.     

GPS/BDS/INS tightly coupled integration accuracy improvement using an improved adaptive interacting multiple model with classified measurement update

An Extended Kalman Filter (EKF) is commonly used to fuse raw Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements and Inertial Navigation System (INS) derived measurements. However, the Conventional EKF (CEKF) suffers the problem for which the uncertainty of the statistical properties to dynamic and measurement models will degrade the performance. In this research, an Adaptive Interacting Multiple Model (AIMM) filter is developed to enhance performance. The soft-switching property of Interacting Multiple Model (IMM) algorithm allows the adaptation between two levels of process noise, namely lower and upper bounds of the process noise. In particular, the Sage adaptive filtering is applied to adapt the measurement covariance on line. In addition, a classified measurement update strategy is utilized, which updates the pseudorange and Doppler observations sequentially. A field experiment was conducted to validate the proposed algorithm, the pseudorange and Doppler observations from Global Positioning System (GPS) and BeiDou Navigation Satellite System (BDS) were post-processed in differential mode. The results indicate that decimeter-level positioning accuracy is achievable with AIMM for GPS/INS and GPS/BDS/INS configurations, and the position accuracy is improved by 35.8%, 34.3% and 33.9% for north, east and height components, respectively, compared to the CEKF counterpart for GPS/BDS/INS. Degraded performance for BDS/INS is obtained due to the lower precision of BDS pseudorange observations.     

EKF和UKF在INS/GPS组合导航中的应用分析

扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Un-scented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵。将EKF和UKF分别应用到INS/GPS系统的滤波中,仿真结果表明UKF比EKF更适合于在INS/GPS系统中使用。     

一种基于惯性/视觉信息融合的无人机自主着陆导航算法

无人机自主着陆过程中需要实时获得高精度的导航信息,对自主性、实时性的要求较高.现有的导航方式都存在各自的不足,且在室内等新型环境中不能使用.针对这一问题,提出了一种视觉/惯性组合导航算法.首先建立了世界坐标系下惯性导航的数学模型,随后通过Kalman滤波实现位置、姿态匹配,其中位置匹配完成速度误差、加表零偏的估计;姿态匹配完成安装误差角、陀螺漂移的估计,并利用估计得到的安装误差角和视觉导航系统输出的姿态信息对惯导姿态进行修正.仿真结果表明,该算法具有一定的工程应用价值.