捷联惯导误差分析与误差补偿

通过误差分析,讨论了各种误差源对捷联惯导系统的影响.根据惯导系统精度要求,确定了惯性测量元件最大允许误差,从而为选择合理的传感器确定了理论依据.这些传感器组成的惯性测量元件需要经过标定实验来确定系统误差补偿模型中的系数.误差补偿后,通过均匀设计法得到系统精度,满足了精度要求.     

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。     

Adaptive SINS/GPS Outlier Detection and Accommodation Using Innovation Orthogonal

The outlier detection and accommodation of integration navigation of strapdown inertial navigation systems and global position system (SINS/GPS) were studied. Based on analyzing the innovation orthogonal property in Kalman filter, an outlier adaptive detection approach was first presented, which included the determination of evaluation function and threshold and the logic decision of outlier occurrence. To effectively attenuate the influence on estimation accuracy, a modified Kalman filter algorithm was proposed by accommodation of the dynamic data with outlier. Results of data processing from vehicle-test SINS/GPS integration navigation show the effectiveness of the proposed method.     

车辆动态数学模型辅助的惯性导航系统

提出了一种利用车辆的动态数学模型改善车载低成本惯性导航系统精度的方法.通过车辆的运动学模型和非完整约束条件得到虚拟的位置和速度观测量,与前向速度一起辅助惯性导航系统,惯性导航系统修正后的方位角又用来改善车辆的运动学数学模型.利用解析分析和协方差仿真方法研究了该组合导航系统的可观测性.理论分析和仿真结果都证明了通过车辆动态数学模型的辅助,低成本惯性导航系统的精度可以得到改善.该方法可作为当全球定位系统(GPS)暂停工作时的一种备份导航系统,在较长时间内限制惯性导航系统的误差,从而提高整个导航系统的冗余性和完整性     

A Multi-Vehicle Cooperative Localization Method Based on Belief Propagation in Satellite Denied Environment

The global navigation satellite system (GNSS) is currently being used extensively in the navigation system of vehicles. However, the GNSS signal will be faded or blocked in complex road environments, which will lead to a decrease in positioning accuracy. Owing to the higher-precision synchronization provided in the sixth generation (6G) network, the errors of ranging-based positioning technologies can be effectively reduced. At the same time, the use of terahertz in 6G allows excellent resolution of range and angle, which offers unique opportunities for multi-vehicle cooperative localization in a GNSS denied environment. This paper introduces a multi-vehicle cooperative localization method. In the proposed method, the location estimations of vehicles are derived by utilizing inertial measurement and then corrected by exchanging the beliefs with adjacent vehicles and roadside units. The multi-vehicle cooperative localization problem is represented using a factor graph. An iterative algorithm based on belief propagation is applied to perform the inference over the factor graph. The results demonstrate that our proposed method can offer a considerable capability enhancement on localization accuracy.     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

多源融合定位算法综述

随着机器人、无人车等自主导航系统的大量涌现,定位导航技术在最近20年得到迅猛发展,用户对新一代的定位导航技术提出了新的要求,即在任意环境、任意时刻、任意平台都能具备可靠的定位导航能力.多源融合定位算法是实现该目标的唯一有效途径.本文从传感器观测模型、环境场景模型、载体运动行为模型出发,综述了卫星导航、惯性导航、视觉传感器、激光雷达单一传感器的定位方法,分析了定位导航运行的环境场景对多源融合定位的影响,以及载体运动行为对定位的影响.最后,从融合框架层面将多源融合定位算法分为优化和滤波两大类进行深入分析.     

针对非合作目标的中距离相对导航方法

提出了一种自由飞行机器人在中距离(几千米至几十米)范围内对非合作目标的导航方法,基于视觉导航相机和激光测距仪的组合测量方案,结合姿态敏感器和惯性器件的测量信息,通过推广Kalman滤波方法来估计自由飞行机器人与非合作目标的相对位置和速度信息。在近共面轨道和中距离接近的假设下,给出了一种简化的导航算法,在目标轨道参数未知的情况下也可以进行相对运动参数的估计,从而降低了算法的复杂性和运算量。仿真结果验证了上述导航方法和算法对非合作目标中距离相对导航的有效性,并获得了较好的导航精度。     

面向无人机的逐点偏移式卫星导航欺骗干扰方法

针对无人机在失控肇事、干扰航管、窥视窃密、恐怖袭击等方面的危害,本文提出一种基于逐点拉偏式卫星导航欺骗方法,通过重构错误的导航坐标系诱骗目标无人机飞离敏感区域保护地面安全。该方法将整个无人机欺骗过程看作是单步位置欺骗拉偏的时间迭代过程,首先根据无人机的运动学模型以及外部量测信息估算出无人机的真实位置点以及真实控制输入量;然后考虑无人机飞行控制器对欺骗效果的影响,在真实控制输入量中抵消掉预先设置的欺骗控制力矩效果,设计构造虚假卫星信号使得GNSS/INS组合导航模式下的滤波估计无人机位置点仍靠近原始期望目标点,但发生了偏差;最后这种偏差产生的无人机轨迹跟踪控制输入量会导致无人机真实状态点往欺骗目标点偏移,实现单步卫星导航欺骗效果。单步欺骗过程在时间上的迭代运用,可实现无人机位置的逐点偏移式欺骗。仿真结果显示利用逐点偏移式卫星导航欺骗方法能使得目标无人机慢慢偏离原始轨迹而跟踪欺骗轨迹,且组合导航滤波器估计轨迹仍跟踪原始参考轨迹,达到了卫星导航欺骗的目的。本文提出的基于逐点拉偏式卫星导航欺骗干扰技术可用于保障重点区域/人员的低空安全防护。     

Relative navigation for satellite formation flight using a continuous-discrete converted measurement Kalman filter

The present paper develops an approach of relative orbit determination for satellite formation flight.Inter-satellite measurements by the onboard devices of the satellite were chosen to perform this relative navigation,and the equations of relative motion expressed in the Earth Centered Inertial frame were used to eliminate the assumption of the circular reference orbit.The relative orbit estimation was achieved through a continuous-discrete converted measurement Kalman filter design,in which the measurements were transformed to the inertial frame to avoid the linearization error of the observation equation.In addition,the situation of the coarse measurement period（only microwave radar measurements are available）existing was analyzed.The numerical simulation results verify the validity of the navigation approach,and it has been proved that this approach can be applied to the formation with an elliptical reference orbit.     

Airborne GNSS-Receiver Threat Detection in No-Fading Environments

Jamming and spoofing detection of global navigation satellite systems (GNSS) is of great importance. Civil and military aerial platforms use GNSS as main navigation systems and these systems are main target of threat attacks. In this paper a simple method based on different empirical probability density functions of successive received signal powers and goodness of fit technique is proposed for airborne platforms such as unmanned aerial vehicle (UAV), in no fading environment. The two different paths between UAV-satellite and UAV-threat, experience different empirical probability density functions which can be used to distinguish between authentic and threat signals. Simulation results including detection and false alarm probabilities show good performance of proposed method as well as low computational burden.     

无人机组合导航系统信息融合方法研究

针对小型无人机通常采用的无线电导航,综合考虑无人机具体情况以及其它导航方式的特点,提出了一种将无线电导航系统(RP)、全球导航星系统(GN SS)、多普勒导航系统(DN S)、地形辅助导航系统(TAN)和景象匹配导航系统(SMN)组合起来,取长补短,构成基于联邦卡尔曼滤波器的DR/RP/GN SS/DN S/TAN/SMN组合导航系统。仿真结果表明,该方法完全可以满足导航精度的要求。     

GNSS软件接收机中相关捕获算法研究

为了适应全球卫星导航定位系统(GNSS)接收机的发展趋势,研究了一种GNSS软件接收机捕获多个星座卫星信号的相关捕获算法.该算法可以同时接收和处理GPS和Galileo两个系统L1频段内所有民用信号,通过仿真分析了影响算法性能的因素--本地复现序列数,并给出了利用Simulink和程序实现的算法来捕获两个系统民用信号的结果.结果表明,该算法可以很快地捕获到系统信号,具有灵活、方便、简单的特点,对软件接收机的设计有指导意义.     

陆地载体导航中的单频DGPS、INS以及里程表的集成

为了提高导航设备的可用性,保证用户即使在类似峡谷的地带也可以接收到GPS信号,研究了一个低成本集成导航测量组件(IMU)、单频DGPS(SFDGPS)和速度传感器的载体跟踪和导航系统．通过对扩展Kalman滤波系统动态、残差和测量模型的演化,详细地阐述了系统集成的算法．并且对系统动态以及测量模型的运行进行了分析．该系统可以达到分米级的位置误差,厘米级的速度误差,0．2度的姿态角度误差,以及高于100Hz的输出更新频率．系统高精度、低成本,适用于任何状态的导航以及高频率的输出,可以用于诸如载体跟踪、航空、自动采矿以及精细农业等广泛的应用领域．     

弹载主INS与SAR天线IMU传递对准方法

本文以助推—滑翔导弹为研究对象,针对其飞行中、末段采用的INS/SAR组合制导体制,建立了发射点惯性系下惯导系统误差传播模型、观测模型,给出了弹载主INS和SAR天线附加IMU的传递对准方法,并通过数学仿真验证了方法的有效性.     

高速率GNSS电文多进制编码调制技术

为解决导航电文信息速率制约导航系统性能的问题,提出了一种基于码移键控调制和多进制低密度奇偶校验码的新型全球卫星导航系统（GNSS）信号编码调制技术.在-130 dBm的接收电平、误码率不大于10^-7的指标下,该技术可以达到1 500 bit/s的有效信息速率,并且具有信号结构简单、与现有GNSS信号兼容性强等优势.理论分析和仿真结果证明,该技术突破了现有卫星导航信号体制下的信息速率极限,能够克服复杂信号结构造成的难以独立捕获跟踪的问题,在卫星导航系统中有比较重要的实用价值.     

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.     

航天器相对视觉／IMU导航量测修正多速率滤波

针对具有单目视觉和惯导组件(IMU)的航天器相对导航问题,研究了以量测信息为修正手段的异速滤波算法.异速滤波也就是多速率卡尔曼滤波器,其中滤波过程被分解为量测更新和时间更新,根据实际情况选取滤波器周期,一般可选取频率较快的系统采样周期作为组合导航系统的滤波周期,根据是否有慢速信息决定在滤波时刻进行时间更新或者量测更新.为增强滤波器对观测信息的适应能力,设计利用量测信息对滤波量测噪声阵和状态估计误差协方差阵进行后验修正.理论分析和数学仿真均表明,基于量测修正的多速率卡尔曼算法能够提高滤波器的数据更新频率,同时改善滤波器的性能,提高导航系统的冗余度.     

INS/Vision相对导航系统在无人机上的应用

提出了一种考虑视觉导航设备输出时间延迟问题的INS/Vision相对导航方法,推导了长机与僚机之间的相对惯导方程.给出了长机与僚机之间相对视线矢量测量原理,僚机上设置若干特征光点,长机上的视觉导航设备通过对特征光点观测,得到相对视线矢量.应用扩展卡尔曼滤波融合相对惯导信息和相对视线矢量信息,估计出长机与僚机之间的相对姿态、相对速度和相对位置.针对视觉导航设备量测量存在时间延迟的问题,给出了延迟后量测量与惯导信息融合的方法,最后通过仿真研究证明了该相对导航方法的有效性.     

模糊逻辑在NGIMU/GPS组合中的应用

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺惯性测量组合(NG IMU)导航误差随时间迅速累积.采用传统卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显.针对上述噪声统计特性不易确定的特点,基于NG IMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计.模糊逻辑自适应卡尔曼滤波器(FLAKF)通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态.同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法的可行性.