GPS信号自适应抗干扰系统

针对GPS卫星信号易受干扰,不稳定的问题,提出INS/GPS组合导航抗干扰的方法并用硬件电路进行实现验证。给出了惯性器件的误差模型,采用松散组合方式,设计卡尔曼滤波器,取姿态、速度、位置的误差作为状态变量。提出以INS与GPS输出的东北天向速度误差作为滤波器观测量的方案。通过计算机的仿真和实验验证,对系统的精度进行了分析,证明该方案是可行的,实现实时滤波计算,并能满足导航的精度要求。     

UKF滤波在MIMU/GPS组合导航系统中的应用

微惯性测量组件(MIMU)的陀螺和加速度计随机误差较大,系统短时间内的计算误差发散很快,本文推导了惯导误差的Φ角非线性模型,模型的状态变量包括:位置误差,速度误差,数学平台的姿态误差角,陀螺和加速度计的常值偏置.MIMU经过初始对准后,方位误差角可能仍然很大,误差具有较强的非线性,本文使用UKF滤波方法来对误差进行估计,利用GPS来辅助MIMU进行组合导航,通过输出和反馈互相结合的混合校正方式提高了导航精度.     

扩展卡尔曼滤波在组合导航中的应用

松组合导航中,采用组合导航系统(SINS)误差作为状态量,用SINS解算的位置和速度与全球定位系统(GPS)测量的位置速度之差作为量测信息.为了提高组合导航的精度在松组合导航中应用扩展卡尔曼(EKF)滤波算法,通过仿真对载体轨迹的速度、姿态、位置进行跟踪.仿真结果表明:在仿真进入8 min之后系统进入稳态,能准确跟踪载体.因此,采用基于EKF的非线性滤波能有效跟踪载体的位置、速度和姿态.     

基于非线性滤波的无人机组合导航新方法研究

提出一种基于微惯性测量装置/多卜勒测速系统的无人机组合导航新方法,并采用非线性滤波-Unscented卡尔曼滤波(UKF)来解决系统状态方程和量测方程的非线性问题.首先,采用低精度的微陀螺和微加速度计作为惯性测量器件构成MIMU,将其与多卜勒测速系统(DVS)构成MIMU/DVS组合导航系统;然后,以MIMU和DVS的系统误差作为状态,利用各子系统输出的速度信息构造量测,设计卡尔曼滤波器,采用UKF法对导航系统误差进行估计,进而对系统进行误差校正.仿真结果表明,基于非线性滤波的MIMU/DVS无人机组合导航新方法具有较高的导航精度,同时有效地降低了系统成本,具有良好的工程应用价值.     

基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法

INS/GPS组合导航系统的本质是非线性的,为改善非线性下INS/GPS组合导航精度,提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter（CKF）应用于INS/GPS组合导航中.为此,建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型,分析了CKF滤波原理,设计了INS/GPS组合滤波器,对组合导航非线性模型进行了仿真.仿真结果显示,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）,CKF降低了姿态、位置和速度估计误差,CKF更适合于处理组合导航的状态估计问题.     

MIMU/GPS组合导航系统小型化设计

为满足小型无人机、手持制导设备及无人探测车等对低成本轻重量导航系统需求,应用MEMS惯性测量单元和GPS接收机模块,完成MIMU/GPS组合导航系统小型化设计。组合导航计算模块基于DSP+FPGA+FLASH设计完成,实现多传感器通信、串并行数据转换及与上位机人机交互等功能。将计算模块、电源模块、MIMU及GPS接收机集成到嵌入式MIMU/GPS组合导航系统中,完成的系统直径80 mm,高度80 mm,质量不超过600 g。对集成后系统进行定点动姿态实验,结果表明:该组合导航系统定点位置测量精度在1 m以内,动姿态测量精度姿态角在0.1°以内,航向角在0.5°以内。     

基于FPGA_ARM的机载组合导航系统设计

为了降低惯性导航系统的累积误差,提高导航定位的准确性,文章采用惯性导航系统、GPS和磁航向计等构建了小型组合导航系统,以INS、GPS位置和速度的差值作为观测量,通过卡尔曼滤波器估计位置、速度和姿态等导航参数的误差量,进而获得准确的导航参数估计值;实验结果表明,该方法能够有效遏制系统累计误差,满足导航系统的精度和稳定性要求。     

低成本无人机姿态测量系统研究

由于低成本的MEMS惯性器件本身的限制,单独使用时精度低、稳定性差,在短时间内会产生较大的误差,无法完成长时间中等精度的导航,解决这个问题常用的方法是采用现代信息融合技术来提高姿态测量系统的精度。利用地磁场、重力场这2个姿态参考向量,采用扩展Kalman滤波(EKF)对不同来源姿态数据进行数据融合,实现了低精度MIMU与磁传感器组合航姿系统。仿真和实验证明:3个姿态角的静态误差小于0.5°,航向角的动态误差小于3°,该系统能够保证无人机姿态测量的精度。     

车载INS/GPS组合导航系统建模与仿真

为了准确地对车辆进行定位,实现导航功能,将两种常用的导航定位技术GPS定位导航技术与惯性导航技术进行组合,介绍了INS/GPS组合导航系统的仿真方案。因车载组合导航系统对精度的要求不是很高,采用低成本的机械陀螺和加速度计作为惯性导航系统的测量器件。INS/GPS组合导航系统采用位置和速度组合模式,分别给出纯INS,纯GPS,组合导航系统的位置误差比较。结果分析表明,组合导航系统精度高于INS和GPS分别独立工作时的精度。     

基于MIMU/GPS组合导航系统的应用研究

根据车载导航系统发展现状,提出了一种基于GPS和MIMU技术的低成本的、可用于市场推广的组合导航系统方案。采用MIMU与GPS松散组合方式,以速度和位置作为观测量设计了Kalman滤波器。该方案以ARM9作为中央处理器,详细介绍了系统的设计与实现。经测试,该系统与传统GPS相比,具有更高的稳定性和更精确的导航精度。     

微小型无人直升机组合导航系统数据融合的研究

文章在考虑微小型无人直升机的特点及对导航定位系统的需求的基础上,对MIMU和GPS进行了合适的选型,设计了以DSP为核心的组合导航定位系统及其系统的数据同步电路;根据MIMU和GPS所提供的位置和速度的误差值,文章建立了闭环反馈控制的间接卡尔曼滤波器的方法进行数据融合;运用MATLAB的DSP数字信号处理工具进行仿真,实验仿真结果表明,文章所采用的组合导航系统较单一导航系统在控制精度和可靠性上有明显提高。     

基于MEMS技术的车载组合导航系统研究

针对当前车载GPS导航仪实时性和可靠性差的问题,设计出一种基于MEMS技术的低成本车载GPS/MIMU/GIS组合导航系统,建立了GPS/MIMU组合系统的误差模型,对该模型进行了计算机仿真研究,并运用地图匹配算法对GPS/MIMU/GIS导航信息误差进行修正;跑车试验表明,该组合导航系统成本低、精度高,可靠性强,特别适合于军用和民用车辆的导航定位。     

Spoofing Signal Generation Based on Manipulation of Code Delay and Doppler Frequency of Authentic GPS Signal

We propose an efficient spoofing signal generation method that uses the processing results of a global positioning system (GPS) receiver for authentic GPS signals. Conventional methods of generating spoofing signals use expensive GPS simulators because the structures of the spoofing signals must be almost identical to those of the GPS signals. Simulators require GPS ephemeris at a specific time and target position. Subsequently, a complicated process is used to generate navigation data using the ephemeris and model error sources such as the satellite clock bias and ionospheric delay. In contrast, the proposed method can generate spoofing signals for the desired target position without requiring GPS simulators; it does so by adjusting the signal processing results of the receiver. Using the navigation results of the receiver, such as position and velocity, the pseudorange delay and spoofing Doppler frequency between the estimated position of the receiver and the target spoofing position are obtained; these are then applied to shift the signal-tracking results of the receiver to create a new signal for the target spoofing position. Our experimental results indicate that the proposed algorithm can effectively generate spoofing signals with characteristics highly similar to those of authentic GPS signals. In addition, we confirmed that the spoofing signals generated by the proposed method are difficult to be detected using conventional spoofing detection techniques.

     

GPS/DR与电子地图匹配的定位研究

单一的GPS车载定位会因为地理环境等原因在一定范围和时间内失效或定位不连续,针对这一局限性,提出了一种采用GPS/DR与电子地图匹配的定位算法;该算法是把车辆轨迹与数字地图模块提供的路径相比较,通过匹配过程来确定车辆关于地图的最大可能位置;该算法不仅克服了GPS信号在盲区间断或失效的缺点,也避免了DR定位误差随时间的不断积累,提高了定位精度和系统的可靠性。     

基于弹载IMU/GPS组合导航系统的动基座对准研究与仿真

对基于弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准问题进行了研究与仿真;首先,分析了弹载IMU与GPS的系统误差,建市获得了其系统误差模型;然后,利用卡尔曼滤波技术,设计了弹载IMU／GPS组合导航系统的动基座对准算法;仿真结果表明,在初始误差较大的情况下,经过360秒的动基座对准,IMU的姿态角误差可降至10个角秒,同时位置和速度误差也得到了有效修正,从而证明该动基座对准算法是行之有效的。     

某型探空火箭组合导航系统设计

为解决某型探宅火箭由于无控制系统造成的毪行弹道偏差及落点散布较大的问题,提出由MIMU/GPS组合导航设备、液体姿控发动机、飞控计算机等组成的低成本简控系统方案;组合导航算法采用速度位置间接匹配、反馈校正的Kalman滤波组合法;组合导航设备选用TMS32C67完成导航算法实时解算及信息融合,CPLD完成MIMU及温度传感器的数据采集,MCS51单片机完成GPS板的串口通信;数学仿真结果表明:在475s飞行时间内,火箭姿态控制精度不大于1°,飞行轨迹与理想弹道基本重合,相比原无控火箭有很大改善.     

基于MIMU的输电线路运动监测技术

在分析当前输电线运动监测技术优缺点的基础上,提出一种基于MIMU的输电线路运动监测技术.采集MIMU时间序列信号建立ARMA模型,对比力和角速度信号进行Kalman滤波处理;由于平动和转动的幅值是由比力和角速度积分所得,以各轴比力平方和与角速度平方作为衡量输电线平动和转动幅度的标准,并对数据进行分段,通过计算数据段间的欧式相似度衡量数据的变异程度来评估输电线平动和转动的幅度及变化趋势,对测得加速度和角速度做FFT变换得出运动频率.为验证运动监测技术,设计转台摇摆模拟输电线3种不同幅值运动,将数据进行上述算法处理,结果表明,估计出的平动和转动幅度趋势和幅值变化相同,且精确识别施加的频率为2Hz.实验室条件下,搭建的模拟系统正常工作.     

Application of DInSAR-GPS optimization for derivation of three-dimensional surface motion of the southern California region along the San Andreas fault

We present here a methodology that allows the combination of GPS and Differential InSAR data for the calculation of continuous three-dimensional (3D) high-resolution velocity maps with corresponding errors. It is based on analytic minimization of the Gibbs energy function, which is possible in the case when neighborhood pixels of the velocity maps are considered independent. By joining scalar DInSAR data and vector GPS data, the technique allows us to achieve significant improvement in accuracy in the components of the velocity vector in comparison with the GPS data alone. In the accompanying example, the method is used for the investigation of the creep motion of the southern San Andreas fault around the Salton Sea region. The velocity maps are calculated for two time periods (1992–1998 and 1997–2001) and also for 3D and 2D cases. The preliminary analysis of the optimized data suggests that creep on the San Andreas fault in this region is time-dependent.