星光折射定位辅助的惯性/星光全组合导航算法

常规的惯性/星光组合导航多基于姿态信息组合,对位置、速度修正效果较差.针对上述问题,在惯性/星光姿态组合算法基础上,通过引入基于星光折射原理后获得的天文定位信息,设计了惯性/星光姿态、位置全组合导航方案,并提出了基于地心惯性坐标系下的捷联惯性/星光全组合导航算法.仿真结果表明:由于利用星光折射间接敏感地平的方法,在系统中引入了位置相关的观测信息,可确保组合导航系统获得较高的位置、速度和姿态精度.     

一种自适应联邦滤波在车载组合导航中的应用

联邦滤波在组合导航的应用中,具有容错性好、滤波精度高、计算量小以及实时性好的特点,但在无法得到准确的系统模型时,使用联邦滤波会出现滤波精度低甚至发散的情况。针对车载组合导航信息融合的高精度、高可靠性等要求,提出了一种组合导航的自适应联邦滤波算法。其主要思想是以判别观测数据中的野值存在与否为算法切换条件,存在野值时采用改进的增益矩阵滤波处理方法,不存在野值时则采用模糊自适应联邦滤波方法。将此方法用于SINS/GPS车载组合导航系统中,实验表明,采用的这种自适应滤波方法,能够有效抑制滤波发散,其滤波精度和收敛速度要优于常规联邦滤波,是一种有效的车载组合导航算法。     

大气高度辅助的惯导/SAR组合自适应算法研究

在组合惯导系统优化问题的研究中,SAR图像匹配导航仅能提供对惯性导航误差水平位置修正,无法获得高度信息.为改善基于经典控制理论设计的惯性/大气阻尼高度通道性能,充分体现大气和惯性导航两者结合的优势,提出了利用大气高度辅助惯性/SAR的组合导航方案.在深入分析惯性/大气高度阻尼系统工作原理的基础上,设计了考虑大气动态测量误差的组合模型;为有效提升组合系统在跨音速等高动态飞行条件下的导航性能,提出了改进的采用大气高度辅助的惯导/SAR组合自适应Sage-Husa方法.最后仿真可行性结果表明,提出的大气高度辅助的惯导/SAR自适应组合滤波方法可以有效改善跨音速等高动态环境下的组合系统性能.     

基于多圆迭代和H∞ 滤波的捷联/天文定位算法研究

针对现有天文定位算法的缺点,提出一种多圆交汇迭代天文定位算法.该算法能够充分利用可观测恒星,同时能计算出定位误差协方差阵.针对提出的算法定位误差非线性的特点,提出了基于H∞滤波器的捷联/天文自适应组合导航算法,根据定位误差协方差阵实现量测自适应.仿真结果表明,天文定位算法模型准确,组合导航算法定位精度小于20m,定位误差稳定.     

惯性/天文深组合非线性定位算法

针对传统惯性/天文定位算法进行天文导航定位时需要通过迭代计算获得载体的经纬度信息,会不可避免地引入定位计算误差问题,推导了天文高度角与平台误差角和水平位置误差的数学模型,进而提出了以天文高度角为量测信息的基于无迹卡尔曼滤波的惯性/天文深组合导航算法.仿真结果表明,所提出的算法利用单颗星即可进行定位,3颗星时组合导航定位精度达到100 m,有效提高了惯性/天文组合定位精度.     

基于极大后验估计和模糊控制的水下无源定位技术

针对高海况条件下因海流扰动的影响导致观测噪声方差未知时变的特点, 基于模糊控制技术提出一种基于FCMAP-UKF 滤波技术的水下无源组合导航系统状态估计方法. 该方法在滤波迭代过程中引入模糊自适应因子, 对未知观测噪声方差阵进行动态调节, 提高了系统的自适应能力和鲁棒性. 滤波结果表明, 该系统在达到传统方法精度的同时, 能够克服自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响而进行有效的定位导航.     

星敏感器仿真器设计及实现

该文提出了一种星敏感器仿真器的设计及实现方案,该仿真器利用建立数学模型的方法来模拟星敏感器量测的星光矢量,利用最小二乘的估计方法得到平台误差角,为组合滤波做准备.本文详细讨论了各个模块的算法实现.仿真器采用模块化设计,便于进行功能扩展和二次开发.该仿真器的主要应用目标是代替天文导航系统为组合导航系统提供准量测数据,实现在没有天文导航数据的情况下与捷联惯导的输出参数进行组合滤波,从而达到修正系统误差的目的.     

地球卫星自主天文导航滤波方法性能分析

在系统硬件精度无法改进的条件下,滤波方法是影响地球卫星自主天文导航精度和实时性的最重要因素,本文针对地球卫星天文导航工程应用的需求,研究了目前导航系统中应用最为广泛的扩展卡尔曼滤波(EKF)、Unscented卡尔曼滤波(UKF)、Unscented粒子滤波(UPF)3种滤波方法,在滤波周期和噪声分布影响下的导航精度和实时性.半物理仿真结果表明,在相同仿真条件下,Unscented粒子滤波方法具有最高的导航精度,但计算量也最大,EKF方法计算量最小,导航精度最低.本文结果可为地球卫星自主导航系统中滤波方法的选择提供参考和依据.     

北斗/GPS无人飞行器动态导航中改进自适应算法

北斗与GPS或其他类型导航设备可构成组合导航系统,为无人飞行器提供高精度、高可靠导航信息。在处理动态导航数据采用"当前"统计模型(CS模型)并利用标准Kalman滤波方法时,系统动态噪声和观测噪声未知且时变,而且加速度上下限值不能自适应于未知运动规律的无人飞行器当前加速度,导致导航精度降低。为此,提出一种适应于飞行器运动状态的改进自适应算法,并应用于北斗/GPS动态导航系统中。实验仿真验证了该算法能有效提高组合导航系统的精度和可靠性,并能更好地自适应于无人飞行器的机动特性。     

基于SAR辅助的惯导/星光组合导航系统研究

针对高空、长航时无人飞行器在对地观测成像期间对导航自主性和高精度的需求,研究了基于SAR辅助的惯导/星光姿态组合导航系统.针对SAR图像导航输出的间断性和多传感器组合导航系统中量测输出的不同步特性,设计了解决非连续性量测修正的多传感器组合导航滤波器模型.提出了解决多传感器量测不同步问题的异步集中滤波算法.仿真结果表明:...     

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.     

基于联邦UKF的可重复使用运载器再入段组合导航

针对航天科技领域的再入问题,根据导航系统状态方程非线性的特点,设计基于联邦滤波的UKF（Unscented Kalman Filter）算法,并应用于可重复使用运载器（Reusable Launch Vehicle,RLV）的组合导航系统.对基于该算法的RLV组合导航（惯性导航、卫星导航和天文导航）系统进行仿真,并与传统的基于联邦滤波算法对组合导航系统进行比较.结果表明,提出的组合导航方案和基于联邦滤波的UKF算法能提高导航精度、鲁棒性和容错性.     

组合导航计算系统的Simulink仿真

采用联邦卡尔曼滤波算法,分析了INS/GPS/ADS/CNS组合导航计算系统的数学模型,然后以MATLAB/Simulink为平台,构建了INS/GPS/ADS/CNS组合导航计算系统的仿真模型并进行了仿真。结果表明:建立的仿真模型能正确仿真组合导航计算系统的工作过程,并且具有良好的可视化效果,为组合导航系统的研究提供了有效的工具。     

Simplified ultra-tightly coupled BDS/INS integrated navigation system

Due to advantages such as low cost, small size, low weight, low power consumption, powerful capability of anti-jamming, and high dynamics, ultra-tightly coupled GNSS/MIMU integrated navigation systems are extensively used in projectile and precision-guided munitions. To overcome the nonlinearity of baseband signal processing and the complexity of the navigation filter, in this paper, we design a novel architecture for the ultra-tightly coupled (UTC) Beidou navigation satellite system (BDS)/INS integration based on the BDS B3 signal, including the combination of code phase and carrier phase dynamics baseband prefilter model, and the navigation filter navigation error propagation and measurement models. To eliminate the clock state components, i.e., the receiver clock offset and clock drift, the pseudorange, delta pseudorange, and delta pseudorange rate residuals obtained from baseband signal prefilters are differenced between two satellites. Based on the BDS/INS simulator, a test system for the UTC BDS/INS integrated navigation system is developed and UTC performance is evaluated. Some preliminary conclusions are formed about the effectiveness of the UTC BDS/INS integration approach.     

一种模糊QR滤波及在组合导航中的仿真研究

总结了常用的自适应滤波的方法，并提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波技术，用模糊逻辑自适应推理器来“在线”修正卡尔曼滤波系统噪声协方差Q和测量噪声协方差R，从而使滤波器不断执行最优估计。仿真结果表明该方法可以提高GPS／INS组合导航系统的精度和可靠性。     

基于不确定融合的GPS/INS 组合导航滤波算法

针对实际车载组合导航系统测量中不确定噪声的问题,提出一种基于不确定融合估计的GPS/INS组合导航滤波算法,建立了导航系统的状态方程和观测方程;通过多信源不确定融合估计,得到多传感器的等效测量值以及误差方差阵;对系统方程进行滤波处理,得到车辆的准确位置。车载系统的实测数据表明,不确定噪声下的融合估计结果优于独立白噪声假设下的融合估计,并验证了所提出算法的有效性和实用性。     

基于结构分解的GPS/INS组合导航粒子滤波技术

针对粒子滤波应用于GPS/INS组合导航系统时难以保证滤波实时性的问题,提出一种基于线性/非线性结构分解的改进粒子滤波算法.改进算法对状态方程进行线性/非线性结构分解,分别采用重点采样和线性卡尔曼方式进行一步预测递推,充分发挥粒子滤波和卡尔曼滤波的特点,有效降低了粒子滤波的计算量,在保证GPS/INS组合导航系统滤波精度的条件下提高了组合滤波的实时性.