模糊自适应Kalman滤波器在无人机导航中的应用

针对具有不确定动态模型参数的GPS／INS组合导航系统，基于传统Kalman滤波器之上，介绍了一种模糊自适应Kalman滤波器，讨论了GPS／INS组合系统中模型参数不确定性的问题，给出了一种利用模糊自适应滤波方法进行数据融合的无人机定位误差修正方法；仿真结果表明，模糊自适应卡尔曼滤波器对非线性GPS／INS组合系统是很有效的，提高了定位精度。     

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。     

消防机器人GPS导航系统的精度提高方案

本文介绍了工作在特殊环境下的机器人导航系统，实现了利用罗盘和里程计等内部传感器对GPS定位误差的修正。文章给出了消防机器人导航的主要算法流程，以及利用改进自适应卡尔曼滤波器实现多传感器信息融合。     

基于PC104的水下航行器导航系统设计

导航系统是水下航行器的重要组成部分，为了实现水下航行器的精确导航，采用了以PC104工控计算机为核心、GPS定位和惯性导航相结合的导航系统的改进方案，给出了导航系统的工作原理及基本硬件组成，介绍了惯性测量单元、GPS、电子罗盘等传感器与主控计算机进行通讯的各个软件模块的功能，并使用了异步卡尔曼滤波器进行数据融合与航位推算；该系统在提高导航精度的同时还具有通用性，可适用于不同类型的水下航行器。     

多模卫星组合导航滤波融合算法

为融合多种模式的卫星导航系统的信息,解决单一卫星系统存在的缺点,研究了多模卫星导航定位技术,提出了一种基于单元级融合方式的导航定位算法.首先,建立了北斗/GPS/GLONASS多模卫星组合导航系统的数学模型,然后为每颗卫星分别设计子滤波器,给出了联邦多重渐消记忆滤波融合算法.试验结果表明,该算法能灵活有效的利用多个卫星系统的卫星进行导航定位,提高了卫星导航系统的精度和可靠性.     

非线性滤波在组合导航中的应用研究

组合导航系统是现代导航设备的一个主要发展方向,在人类航空、航天等领域被广泛运用.实现高精度、高可靠性、高抗干扰性是任何一种单一的导航系统都难以胜任的.组合导航系统通常以SINS为主导航系统,将GPS等导航定位误差不随时间积累的导航系统作为辅助导航系统,应用传感器信息融合技术和滤波技术,对组合系统的状态变量进行估计,从而给出高精度的导航参数.     

基于INS/GPS/磁力计的全组合导航

针对惯性导航单独定姿、定位产生漂移的问题,提出了一种磁力计、GPS辅助惯性导航的组合导航系统。对磁力计、陀螺仪数据进行预处理;推导了基于误差四元数的定姿系统方程和量测方程,使用卡尔曼滤波器融合陀螺仪与磁力计数据。建立定位系统方程和量测方程,使用GPS量测值辅助惯导、校正位置、速度信息。实验验证结果表明:组合导航系统有效地改善了惯性导航漂移问题,同时在GPS失效情况下仍能正常工作。     

基于联邦卡尔曼滤波器的车载GPS/DR信息融合

车栽GPS/DR组合导航系统中,需要把不同特性的传感器信息进行融合,实现系统整体状态的最优估计.设计了GPS/DR信息融合的联邦卡尔曼滤波器,局部滤波器分另q处理GPS和DR传感器信息,主滤波器进行信息融合,并对局部滤波器进行信息分配和重置.克服了单独使用GPS或DR时产生的系统失效、累积误差大等问题.仿真试验结果表明:GPS/DR组合定位比GPS单独定位具有更高的定位精度和客错能力.     

基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计

针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况.     

机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统;针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计;搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性;仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

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。     

基于ARM的移动机器人组合导航系统设计与实现

为了实现室外自主移动机器人的导航定位需求,利用微惯性测量单元(MIMU)和全球卫星定位系统(GPS)接收机,设计并实现了一种基于ARM Cortex M4内核的SINS/GPS组合导航系统。详细介绍了系统硬件组成、软件结构,并在此基础上实现了Kalman滤波的SINS/GPS组合导航算法。将该组合导航系统安装于旅行者II移动机器人,采用差分GPS对组合导航系统性能进行评估。实验结果表明:该系统具有较高的精度,达到了设计要求,具有良好的实用性。     

Magnetic compass fault detection method for GPS/INS/magnetic compass integrated navigation systems

This paper proposes a magnetic compass fault detection method for GPS/INS/Magnetic compass integrated navigation systems. The fault is assumed to be caused by the hard iron and soft iron effect and modeled as an abrupt change in the magnetic compass output. In order to detect the fault, a test statistic related with only azimuth error measurement is determined. When a fault is detected, the GPS/INS/Magnetic compass integrated navigation system is changed into a GPS/INS integrated navigation system mode. In order to show the validity of the proposed method, computer simulation and van testing are carried out. The simulation and van test results show that the proposed navigation system gives more accurate outputs than the GPS/INS/Magnetic compass without the proposed method.     

GPS/SINS紧组合导航系统信息融合技术研究

为了提高复杂环境条件下导弹的导航精度,以GPS/SINS紧组合导航系统为研究对象,首先研究了GPS/SINS紧组合导航系统的数学模型;然后对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的算法进行了详细的分析;最后将这两种滤波算法应用到GPS/SINS紧组合导航系统中。系统仿真结果表明,UKF在位置、速度的估计精度上均优于EKF,并且UKF具有更好的稳定性和收敛性。     

列车组合导航系统研究与仿真

提出了一种列车组合导航系统.首先,采用低精度的惯性传感器构成简易惯性测量装置(IMU),设计了该简易IMU的安装结构,并给出了其导航定位解算方法.然后,将简易IMU与GPS构成组合导航系统,分析了IMU和GPS各自的误差源,并建立了组合系统误差模型,从而利用卡尔曼滤波技术设计了IMU/GPS列车组合导航算法.仿真结果表明,该IMU/GPS列车组合导航系统具有精度高、可靠性好、成本低等显著优点,非常适用于列车导航定位.     

基于MLP神经网络改进组合导航算法

为解决GPS信号失锁条件下,GPS/INS(inertial navigation system)组合导航系统解算精度降低甚至发散的问题,提出采用多层感知机神经网络(multilayer perceptron neural networks,MLPNN)来辅助组合导航系统。在GPS信号有效时对神经网络进行训练,在GPS失锁时利用神经网络对INS的导航误差进行修正,实现组合导航的连续性。跑车实验数据表明,GPS信号失锁360 s左右时,MLPNN辅助的组合导航方法最大位置误差在40 m以内,相对于纯惯性导航推算降低了35%的误差。该算法对GPS失锁后抑制GPS/INS组合导航系统误差快速发散、提高导航解算精度有显著效果。     

多导航传感器的数据融合处理方法研究

在舰船导航过程中为克服单一模型的卡尔曼滤波器对真实系统状态参数发生变化时造成滤波误差过大甚至发散的现象,将多模自适应控制用于导航数据融合处理方法中,设计了组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器,通过数字仿真将单一模型的INS/GPS/Doppler组合导航系统与多模自适应控制的组合导航系统的性能进行了比较,表明了多模自适应控制在组合导航系统中可以改善系统的瞬态响应和覆盖大范围的参数不确定性,提高了组合系统的导航精度.     

微机械陀螺在组合导航系统中的应用

介绍了基于iMEMS技术的速率陀螺芯片ADXRS300,研究了以ARM处理器为核心的GPS/SINS组合导航系统的结构及其各部分功能,给出了基于角速度测量、加速度测量和GPS定位的组合导航系统设计方案。     

Constant-round zero-knowledge proofs of knowledge with strict polynomial-time extractors for NP

Barak and Lindell showed that there exist constant-round zero-knowledge arguments of knowledge with strict polynomial-time extractors.This leaves the open problem of whether it is possible to obtain an analogous result regarding constant-round zero-knowledge proofs of knowledge for NP.This paper focuses on this problem and gives a positive answer by presenting a construction of constant-round zero-knowledge proofs of knowledge with strict polynomial-time extractors for NP.     

磁通门与GPS组合导航在水下航行器的应用

为了实现水下航行器的精确导航,利用磁通门罗盘和GPS组成了组合导航定位系统,介绍了组合导航定位系统的工作原理.为了克服环境干扰对GPS信号接收的影响以及GPS的定位偏差对导航系统的影响,采用了卡尔曼滤波技术进行了航位推算并对GPS的定位偏差进行了校正,最终的仿真结果表明该组合导航定位系统的定位精度较GPS的定位精度有了较大的提高,能够满足水下航行器导航定位的要求.