基于载波相位的高精度惯性组合导航系统研究

研究了一种利用GPS差分载波相位和惯导组合构成高精度组合导航系统的算法,建立了以载波相位双差观测量对惯导位置误差直接进行观测的数学模型,利用卡尔曼滤波器进行数据融合,可以达到厘米级的组合导航系统定位精度.同时,为了解决使用GPS载波相位观测量过程中出现的周跳问题,文中充分利用由该组合方案得到的高精度定位信息以及惯导在短时间内可保持高精度的特点,提出了迅速修复周跳和重新确定整周模糊度的方法,并通过仿真验证.     

惯导辅助的动对动整周模糊度快速解算方法

针对北斗动对动相对定位中卫星信号极易受到外界环境的遮挡,导致整周模糊度无法快速、准确固定的问题,提出了惯导辅助的动对动整周模糊度解算方法。该方法利用两个运动运载体上的惯导的实时位置输出构造惯导伪距双差,并将其与载波相位双差进行组合,构造新的观测量和观测方程,再进行整周模糊度的解算。仿真实验结果表明,惯导信息的辅助使得模糊度浮点解误差明显减小,整周模糊度的固定时间缩短为16 s,相对定位精度达到厘米级,能够较好地实现动对动整周模糊度的快速解算。     

GPS载波相位整周模糊度的解算

提出了GPS信号受到干扰条件下确定整周模糊度的一种方法。这种方法将惯导伪距作为待定点目标位置的近似值，代入双差相位测量方程里，推导出误差项，通过最小二乘算法得到实数解的整周模糊度，再通过搜索找到正确的整周模糊度，仿真结果表明，该方法能有效地联合惯导和GPS测量量，两者测量量相互补充，使定位精度达到厘米级。     

电子干扰下GPS载波相位测量定位实现

文中提出 GPS 信号受到码干扰条件实现载波相位测量的一种方法。这种方法是将惯导伪距作为待定点目标位置的近似值,代入双差相位测量方程里,推导出误差项,通过最小二乘算法得到实数解的整周模糊度,再通过改进整周模糊度搜算法索找到正确的整周模糊度,得到载波相位定位。仿真结果表明,该方法可有效地联合惯导和 GPS 测量量,两者测量量相互补充,使定位精度达到厘米级。     

无陀螺的GFSINS/GPS组合导航新方法研究

设计了一种可行的加速度计配置方式以构成无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)，并将GFSINS与GPS构成组合导航系统，提出了组合导航系统的实现方案和组合算法。实验仿真结果表明，与无陀螺捷联惯导系统相比．该组合导航系统的精度和容错性能显著提高。     

差分GPS/SINS超紧组合在线标定与误差补偿方案设计

为了进一步提高GPS/SINS超紧组合系统的导航和误差标定精度,设计了一种基于载波相位差分的GPS/SINS超紧组合导航系统方案。一方面,超紧组合通过SINS对GPS跟踪环路的辅助,可以降低载波环路噪声带宽,减小码相关间隔,提高载波环和码环的跟踪精度;另一方面,载波相位提供高精度量测信息作为组合导航观测量,能够准确标定和补偿IMU常值误差,进一步提高了组合系统的导航精度。     

一种改进的GPS 周跳探测与修复方法

针对接收机持续性地测量载波相位值时会出现周跳现象从而降低数据处理精度的问题,提出一种改进GPS的组合周跳探测与修复方法。通过分析周跳发生的原由,对电离层残差法进行了分析,指出了它的不足。采用载波观测值线性拟合的方法进行辅助探测的改进,对周跳进行修复,并通过实例分析进行验证。仿真结果表明：该方法能较好地弥补电离层残差法的不足,并能有效地探测与修复。     

基于条件数理论的高维组合导航系统可观测性分析

为了更好地完善惯导系统误差补偿和抑制技术,对SINS/GPS组合导航系统进行可观测性分析,从而对系统误差进行补偿,提高导航精度。利用分段线性定常理论得到系统的提取可观测性矩阵,再计算该矩阵的条件数,根据条件数分析在不同量测及不同机动方式下系统的可观测性。针对SINS/GPS组合导航系统,建立高维数学模型,设置复杂运动轨迹,比较不同量测下误差源的可观测性。仿真结果表明:与机动方式的激励作用相比,增加量测能更有效地提高系统的可观测性。     

惯性导航传递对准技术发展现状与趋势

惯导技术具有完全自主、高度隐蔽、数据频率高等特性,因而在军事上得到广泛应用。传递对准技术是惯性导航的关键技术,对于保证精确制导武器搭载的以惯导为主的导航系统的精度具有重要意义。介绍了传递对准技术的基本原理,总结了传递对准技术中系统误差模型、匹配方式、可观测性分析、误差补偿、滤波方法等方面的理论和方法。归纳了近年来传递对准技术研究的进展,探讨了传递对准技术未来的发展方向。     

基于相对惯性导航的机载导弹二次传递对准

为了克服机翼挠曲变形的影响,本文在传统传递对准方法的基础上,提出一种机载导弹的二次传递对准方法。核心思想由两个步骤组成:第一步,根据加速度计和陀螺仪的输出,利用相对惯性导航算法,实时解算弹载子惯导相对于机身主惯导的导航参数;第二步,以相对位置误差为量测值,在卡尔曼滤波器中估计相对导航误差,并将估计结果反馈至相对导航解算过程中。导弹的对准结果可以通过联立主惯导姿态与主、子惯导的相对姿态来获得。仿真结果表明,该方法在机翼发生挠曲变形的条件下,可以得到子惯导的高精度实时姿态信息。     

自适应钟差模型在GPS/INS深组合中的应用研究

针对GPS/INS深组合系统中GPS接收机误差状态模型难以确定的问题,文中提出了一种自适应的时钟误差模型.该模型可以根据GPS接收机钟差的变化规律而自适应调节模型参数.通过GPS/INS深组合导航系统将传统的固定参数多项式模型与该自适应钟差模型进行半物理仿真比较,结果表明文中提出的模型能有效提高组合系统的导航精度和可靠性.     

发射系下SINS/GPS 组合导航系统的算法研究

基于地理坐标系下的传统捷联惯性导航系统无法直接获取发射系下的导航参数,难以满足空天飞行器等高轨道飞行器对高精度、高可靠性导航系统的需求,研究了发射系下捷联惯性导航算法.搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SINS/GPS组合导航模型,传感器获取的导航量测信息直接在发射系下进行捷联惯导解算,为飞行器等提供位置、姿态等信息.采用STM32、XSENS惯性器件和GPS接收机构建相应的算法验证平台.实验结果表明:发射系下的SINS/GPS组合导航系统能提供较高的导航精度,从而验证了发射系下的SINS/GPS组合导航系统算法的正确性与合理性.     

基于MIMU/GPS组合导航定位系统的一种新型卡尔曼滤波算法的研究

文中提出了基于MIMU/GPS组合导航定位系统的一种新型卡尔曼滤波算法。系统以MEMSIMU为传感器核心,采用位置和速度组合,运用该算法对系统模型误差和量测噪声协方差误差具有良好的自适应性。     

SPKF滤波算法在紧耦合GPS/INS组合导航系统中的应用

根据SPKF滤波理论,建立捷联惯导系统在地理坐标系中的误差方程和GPS导航定位的误差模型,设计了GPS/INS的SPKF滤波器。该系统中含有位置误差、速度误差、平台误差角、陀螺漂移、加速度计偏差等17维状态。利用伪距、伪距率的观测信息对全部状态进行观测。对组合导航系统进行了动态仿真,仿真结果表明系统估计状态的导航精度高,系统的鲁棒性好。     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

降阶扩展卡尔曼滤波在INS/GPS导航系统中的应用

INS/GPS组合可以实现长期稳定、高精度的导航系统,从而替代单一高精度高成本的INS.组合中等精度的INS和MS860系统,应用降阶EKF方法,开发实现“真航向测量系统”( TNDS)的高精度航姿测量。TNDS以PC／104架构的嵌入式计算机采集处理来自INS和MS860的信息;重点推导了TNDS降阶误差模型,并在其中采用降阶的EKF滤波,TNDS系统最后进行了海上试验。试验数据表明：采用降阶EKF滤波后,INS的位置误差σ由100 m减小到40 m;系统航向的误差由原来的0.105°减小到0.034°;纵横摇的误差也相应地减小。整个海上试验验证了TNDS的性能和降阶EKF滤波算法的有效性。     

两种车载导航分散滤波算法对比及应用研究

针对航位推算/惯性导航/GPS(DR/INS/GPS)组合导航系统的多信息源融合,提出了基于局部反馈校正的联邦滤波和串级滤波两种算法,并进行对比研究.跑车实验结果证明,两种分散滤波算法在正常导航(无传感器故障)情况下都能有效提升车载导航系统的精度和可靠性,且前者定位精度较后者高;但后者能够消除DR误差前期积累,避免GPS失效时的定位输出"突跳"和"毛刺",具有更好的应用价值.     

基于惯性/星敏感器的高精度定姿方法研究

研究了利用惯性导航系统与星敏感器进行组合定姿的方法。首先,分析惯导系统和星敏感器的误差源,选取惯导系统误差作为组合系统的状态,获得系统状态方程。然后,利用惯导系统输出的飞行器位置、速度和姿态等信息来构造恒星矢量等效观测值,将其与星敏感器实际观测到的恒星矢量相减作为量测,构造出量测方程。最后,利用卡尔曼滤波技术,设计惯性/星敏感器组合定姿算法。仿真结果表明,基于惯性/星敏感器的组合定姿方法达到了6角秒的定姿精度,非常适用于空间飞行器的高精度定姿。     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.