GNSS/SINS/视觉导航鲁棒算法

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)、捷联惯性导航系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)和视觉传感器优势互补,3者信息融合可获得高精度、无漂移的导航定位信息.针对GNSS／SINS／视觉融合导航易受运动速度、光照变化、遮挡等影响导致定位精度和鲁棒性降低问题,本文在图优化框架的代价函数中加入SoftLOne鲁棒核函数,设置量测值粗差检验程序,降低离群点带来的负面影响.进一步,对量测值计算残差进行卡方检验,对超限残差降权处理,提高系统精度和鲁棒性.实验结果表明,本文算法较不施加鲁棒核函数、不采用异常值剔除策略和卡方检验的传统算法,以及加入其他鲁棒核函数的算法精度更高、鲁棒性更好,能够较大程度提升GNSS／SINS／视觉导航定位精度和鲁棒性,在大尺度环境下,未出现较大漂移误差,绝对位姿均方根误差0.735 m,绝对位姿误差标准差0.336 m.     

高空长航时无人机导航系统研究

以高空长航时无人机为研究背景,从我国国情出发,对捷联惯性导航系统(SlNS)、全球定位系统(GPS)、"北斗"卫星导航系统(BDSNS)和大气数据系统(ADS)在高空长航时无人机导航系统中应用的可行性进行了分析,在此基础上提出基于自适应联邦滤波的SINS/GPS/BDSNS/ADS组合导航系统方案,建立了组合导航系统的状态方程和量测方程,给出了自适应联邦滤波算法,并设计开发了组合导航仿真系统.通过对GPS被关闭或限制使用等典型情况的计算机仿真,表明该系统具有较高的导航精度和良好的可靠性.     

GNSS与惯性导航组合系统在复杂环境下的定位研究

目前机动车驾驶人科目二科目三考试采用的是基于全球卫星导航系统(GNSS)差分定位技术对考试车辆进行精确定位的评判方式.基于GNSS差分定位技术提升了驾驶人考试的准确性和公平性,但在实际考试过程中存在车辆在隧道中或高架桥下出现定位信号丢失或失锁的现象,容易对考试造成误判.通过对GNSS差分定位与惯性导航系统原理的分析,提出将GNSS与惯性导航系统进行融合,传统GNSS接收机中独立的跟踪链路被卡尔曼滤波器反馈链路取代,能够完成组合导航信息处理,进而提高接收机在信号丢失或其他恶劣条件下的导航性能.实验仿真结果表明,利用卡尔曼滤波器并通过系统建模的组合导航方案,在GNSS信号丢失或失锁期间能够保证系统完成高精度、高稳定性及长时间的导航任务,证明了该组合导航系统具有较强的实用性.     

SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为克服捷联惯导系统SINS误差随时间积累、长期精度差和全球定位系统GPS易失锁、不易实时控制的缺点,本文研究了SINS和GPS的原理,在惯导误差分析的基础上,同时考虑SINS/GPS组合导航的杆臂误差和时间不同步误差,建立以速度和位置误差为观测量的SINS/GPS系统状态空间模型和观测方程;采用扩展卡尔曼滤波EKF算法对SINS/GPS的组合系统进行信息融合。Matlab仿真结果表明,本文建立的模型组合导航提高了定位精度。     

抗差自适应EKF在INS/GNSS紧组合中的应用

针对惯性/卫星紧组合导航中卫星观测数据存在粗差,影响组合导航系统定位精度,同时考虑到卫星少于4颗和卫星几何分布不佳对预测残差构造自适应因子的影响,提出了一种抗差自适应EKF紧组合算法。该算法给出惯性/卫星紧组合状态方程与观测方程,抗差等价权因子和预测残差法构造自适应因子的计算公式,并给出卫星少于4颗和卫星几何状态分布不佳情况下自适应因子的计算方法。通过车载实测数据对算法进行验证与分析,实验结果表明,基于抗差自适应EKF的惯性/卫星紧组合算法可有效削弱卫星粗差观测值的影响,在可见卫星数少于4颗和卫星几何分布不佳的状态下,依据该算法获取的系统导航精度得到进一步提高。     

车辆GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了车载GPS/DR/DM组合导航系统.通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性.车辆GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,GPS/DR/DM组合导航系统是一种较为理想的车辆导航系统.     

北斗车辆自适应组合导航技术研究

车辆在“城市峡谷”、高架桥下、隧道等环境利用北斗卫星导航系统进行导航过程中,存在卫星导航信号易受遮挡和干扰的局限性.将北斗卫星导航系统同惯性导航系统、里程计等传感器进行组合,运用Kalman滤波技术进行多传感器的信息融合,能够较好地提高导航精度以及导航系统整体的自主性、抗干扰性、容错性和可靠性.针对现有车辆导航系统可靠性不高的问题,着重对基于Kalman滤波的北斗车辆自适应组合导航可靠性进行了相关研究.     

复杂信号环境下的GNSS定位星座选择算法

为了有效减小全球导航卫星系统(GNSS)接收机在复杂信号环境下的定位误差,提出一种定位星座选择算法.该算法利用简化的距离残差平方和作为检验统计量,该检验统计量可以反映单颗卫星的伪距测量误差进而实时反映定位误差的变化.基于该检验统计量,提出的定位星座选择算法能够检测出多个错误观测量进而将其去除.测试表明,这种定位星座选择...     

非线性地磁/GPS/SINS组合导航方法

针对系统模型的特点,对平方根UKF算法进行了改进.改进后的平方根UKF与标准的平方根UKF相比,在保证状态方差非负定特性的同时,减少了滤波的计算复杂度.为了提高导航系统对姿态测量性能,针对姿态误差较大时线性导航误差方程无法使用的问题,推导出适用于大姿态误差角时的地磁姿态量测方程,并结合改进的平方根UKF算法设计了非线性地磁/GPS/SINS组合导航算法.利用Matlab对大姿态误差角时的非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统进行了仿真.仿真结果表明,通过引入地磁姿态测量信息,非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了组合导航系统对姿态误差的估计效果,且可以完成大姿态误差下的导航任务.     

不同信号体制对GNSS定姿性能影响的分析

利用GNSS信号能够进行高精度的载体定姿,其算法性能受不同信号体制影响较大.针对这一问题,首先在GNSS单频单历元定姿算法数学模型的基础上,分析了算法性能与码和载波相位测量精度之间的关系,然后研究了不同信号体制对码和载波跟踪精度的影响,最后提出了评估信号体制对定姿性能影响的关键指标,并对其在不同信号体制下进行了仿真实验.仿真结果表明,该指标可以有效地评估不同信号体制下的定姿性能.