复杂坏境下基于SINS/UWB的容错组合定位技术研究

针对超宽带无线定位系统在复杂坏境中出现的定位数据丢失以及粗大误差等导致SINS/UWB组合系统定位精度下降的问题,提出了一种基于超宽带定位系统容错判断的组合定位方法。首先根据捷联惯导测量值进行基于中值滤波的运动载体静止状态检测,进而利用最小二乘法实现静止状态下捷联惯导量测偏差矫正;然后在建立SINS/UWB组合定位模型的基础上,引入决策树容错判断机制,对超宽带定位系统在复杂环境中由于信号干扰以及非视距导致的测量数据丢失以及粗大定位误差进行实时评估,进而应用卡尔曼滤波算法,实现容错组合定位系统的构建。在搭建的SINS/UWB组合定位实验平台中进行模型验证,结果表明容错组合定位系统能够有效检测出UWB定位系统出现的定位数据丢失以及粗大定位误差,并且在UWB粗大误差状态持续6 s的情况下,容错组合定位系统仍然能够保持较高的定位精度。     

SINS/GPS/地磁组合导航系统的研究

为了应对航天、航海和车辆导航对导航系统的精度,提出了基于DSP的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)/地磁组合导航系统。介绍了该组合导航的系统结构与基本原理,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法完成对组合导航信息的融合,并对组合导航样机进行车载实验。试验结果表明,该组合导航系统提高了精度、计算速度和稳定性。     

SINS/LBL组合导航序贯滤波方法

在长基线水声定位系统(LBL)实际应用过程中,由于信标作用距离限制、障碍物遮挡等多种原因,使得水下无人航行器(UUV)可能无法接收到所有信标的应答信号而产生量测更新延迟问题。对UUV在无法接收到所有信标信号时的导航滤波算法进行了研究;结合捷联惯性导航系统(SINS)误差模型和声速误差,建立了SINS/LBL组合导航模型,并将异步量测序贯处理方法引入该模型,实现了SINS/LBL组合导航滤波算法的实时量测更新;通过湖上试验数据分析,对比了SINS/LBL组合导航序贯滤波方法与常规方法的位置误差。结果表明,该方法即使在应答信号有缺失的情况下,仍然能够利用有限的应答信号量测值进行实时量测更新,保障了组合导航的精度。     

惯导/双目视觉位姿估计算法研究

无人飞行器自主导航系统作为无人机自主控制的核心,是制约无人机性能提升的关键因素.传统的惯导/GPS组合导航系统受其自主性、稳定性等限制无法满足无人机导航需求.在分析视觉导航特性的基础上,针对无人飞行器复杂运动特性,设计了基于非线性尺度空间的双目视觉三维位姿估计算法.在此基础上,针对双目视觉导航存在的位姿估计误差累积问题,提出了基于惯导/视觉融合的无人飞行器位置和姿态估计算法,利用卡尔曼滤波实现惯导与视觉信息的融合.通过仿真验证和实际跑车验证结果表明,提出的双目视觉位姿估计算法相比SIFT算法能够有效提高视觉图像特征检测准确度,惯导/视觉组合算法能够有效提高位姿估计精度,组合定位精度优于2.5m.     

捷联惯导/天文导航/合成孔径雷达组合导航系统

设计了适用于巡航导弹的捷联惯性/天文导航/合成孔径雷达(SINS/CNS/SAR)组合导航系统,针对巡航导弹对导航系统高精度和自主性的要求以及其匀速、等高状态飞行的特性,突出工程实用性,对SINS/CNS/SAR组合导航采用非线性建模,非线性的无迹卡尔曼滤波(UKF)方法进行各子滤波器的滤波,非线性的模型和滤波方法更符合实际,因而提高了系统精度,而子滤波器之间的信息融合过程选择基于信息分配因子实时调整的联邦滤波器,大大增强了系统的容错性和实时性。提出了一种新的可观测度计算方法,简化了可观测度的计算。数字和半实物仿真实验表明组合导航系统对于巡航导弹高空长航的飞行环境具有很强适用性,该组合导航系统不但适用于巡航导弹,也适用于无人机等其他一些长航时飞行器,具有重大的工程应用价值。     

制导火箭弹GPS/INS全组合导航系统仿真研究

为了提高惯性导航系统(INS)对制导火箭弹飞行信息的测量精度,通过建立包括GPS误差模型在内的17维状态变量的系统动态方程,对增加不同的外部观测信息量对惯导系统的误差修正能力进行了分析,应用卡尔曼滤波方法,并对采用GPS姿态测量信息对惯性导航系统的误差修正能力及滤波器初始估计误差较大的原因进行了模拟仿真。仿真结果表明,由于GPS姿态测量信息的引入,为惯导系统增加了误差的直接观测量,从而使得制导火箭弹的位置、速度和航向误差大大降低。研究结果对改善低成本惯性导航系统对制导火箭弹的导航性能具有一定的现实意义。     

无人机GPS/INS组合导航卡尔曼滤波技术

惯性导航(INS)和全球定位导航(GPS)是现代航空武器中应用广泛的两种导航技术.运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组合,能很好地克服各自缺点,形成优势互补结构.在无人机应用GPS/INS组合导航的基础上,引入卡尔曼滤波技术,能够有效提高导航的性能和精度,从而构成比较理想的组合导航系统.     

一种快速GPS/DR组合导航系统状态估计算法研究

无轨迹卡尔曼滤波(UKF)技术在非线性系统(GPS/DR车载组合导航系统)的状态估计中取得了比扩展卡尔曼滤波(EKF)更好的滤波精度和收敛速度.为了进一步减少采样点数目,提高UKF滤波实时性,一组n+2个采样点被构造用于逼近系统状态分布.蒙特卡洛仿真表明RUKF和UKF在滤波精度和收敛速度上是一致的,RUKF的计算效率好于UKF.     

一种新型惯导和气压组合导航系统的设计

本文通过对靶弹飞行特性的分析,设计了一种利用MOTOROLA MP×21 00压力传感器、单片机和XW-IMU5200惯导等器件为基础的组合高度导航系统.并通过对惯导误差、气压高度模型和大气数据等的分析,针对其飞行高度范围设计了一套实用的硬件系统.在软件上运用了卡尔曼滤波,并对其高度算法进行了改进.使得系统具有精度高、可靠性强、重量轻体积小、造价低廉等优点.     

基于ARM的GPS/SINS组合导航系统设计

采用ARM920T内核的S3C2410X处理器为电路核心,融入GPS/SINS组合导航系统算法,并通过实验数据对比,进一步说明以ARM为核心的组合导航系统实现了系统的基本功能,可满足组合导航系统小型化、高精度和实时性的要求。     

非同步量测特性的惯性/星光/卫星组合算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段.在分析惯性、星光、卫星导航工作特性的基础上,提出了基于集中滤波器结构的捷联惯性/星光/卫星信息融合导航方案.针对多传感器信息融合中非等间隔量测特性,设计了时间更新和量测更新分离的异步集中卡尔曼滤波算法,设计了基于外推法的卫星信息补偿算法,有效解决了多传感器非等间隔信息融合问题;针对垂直机动研究了惯性/星光姿态组合模型.仿真结果表明,算法可以有效实现对捷联惯导、星光、卫星导航信息的融合,组合精度提高1倍,具有重要的实际应用价值.     

GPS/INS组合导航系统的研究

讨论了飞机惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GPS)的利与弊以及卡尔曼滤波方法在组合定位中的应用情况,进一步提出了基于神经网络数据融合方法的GPS/INS组合导航系统.系统神经网络结构采用单隐层的三层神经网络,输入输出神经元数目是4个,基于256个训练样本由经验公式求得隐层神经元数目为8个,同时还建立了惯导系统的数学模型和数据融合的数学模型.给出了利用MATLAB编制的神经网络训练程序并对这一神经网络进行了训练和仿真.实验表明,组合导航系统经度误差可达9m,纬度误差可达8m,与单独GPS定位和INS定位相比精度得到了提高.     

水下捷联惯性组合导航数据处理系统测试平台

针对深海水下惯性组合导航系统研发与运行的需要,开发了多普勒测速仪／捷联惯性（DVL／SINS）组合导航数据处理系统的测试平台,介绍了测试平台的构成与实现,用构建在测试平台上的导航部件模拟器代替真实导航部件为被测系统提供输入信号,具有软、硬件结合的综合测试功能。实际应用结果表明,M．LVDS总线技术的应用使其具有实时性好、测试灵活的特点。     

IMU/GPS数据同步电路的研究与实现

数据同步是INS/GPS组合导航中数据融合的重要前提.对IMU/GPS组合系统中的数据同步技术进行研究,在IMU没有同步脉冲的情况下,提出了一种以GPS的1PPS(秒同步脉冲信号)为参考时标,由CPLD和8253实现的数据同步方法.实验证明了方案的设计是成功的.     

嵌入式GPS/MIMU/磁罗盘组合导航系统

研制出基于FPGA和DSP的嵌入式GPS/MIMU/磁罗盘组合导航系统。该系统硬件由石英微机械陀螺仪、石英挠性加速度计、GPS接收机、数字磁罗盘和基于FPGA和DSP的高速导航计算机模块等组成。在该系统软件方面,采用圆锥误差补偿与划船误差补偿的现代捷联导航算法和含传感器噪声模型的18维扩展Kalman滤波器,并利用惯性传感器和MIMU导航信息对GPS和磁罗盘信号进行质量控制。经车载试验结果表明,该组合导航系统水平姿态误差小于0.2°,航向角误差小于0.3°,定位精度小于3m。     

基于双通道 Residual-LSTM 的 SINS / GNSS 组合导航算法

针对全球导航卫星系统信号中断情况下 SINS / GNSS 组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通 道 Residual-LSTM 的 SINS / GNSS 组合导航算法。 首先,考虑到 SINS 经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息 之间的非线性相关性差异化,构建具有不同权重系数的双通道长短期记忆神经网络模型结构,并引入遗忘信息共享机制自适应 地利用历史导航数据对经度、纬度信息进行拟合预测。 其次,针对深层神经网络存在的模型退化和梯度消失问题,在多层双通 道 LSTM 网络之间建立残差高速通道形成 Residual-LSTM 模型结构,以增加不同网络层次之间的信息传播路径。 最后,通过实 船数据验证本文所提算法的有效性。 实验结果表明,与基于常规智能方法的 SINS / GNSS 组合导航算法相比,所提组合导航算 法在 GNSS 信号中断期间经度误差降低了 51. 97% ,纬度误差降低了 31. 45% 。     

基于ARM和DSP的INS/GPS组合系统设计

为满足组合导航系统要求成本低、体积小、精度高、低功耗的特点,本文以SAMSUNG公司S3C2410型和TI公司TMS320C6713型芯片为核心器件设计了一种嵌入式导航计算机系统,此设计可提高系统的精度,更好地满足系统实时性的要求。     

Attitude determination GPS/INS integrated navigation system with FDI algorithm for a UAV

Recently an unmanned aerial vehicle (UAV) has been widely used for military and civil applications. The role of a navigation system in the UAV is to provide navigation data to the flight control computer (FCC) for guidance and control. Since performance of the FCC is highly reliant on the navigation data, a fault in the navigation system may lead to a disastrous failure of the whole UAV. Therefore, the navigation system should possess a fault detection and isolation (FDI) algorithm. This paper proposes an attitude determination GPS/INS integrated navigation system with an FDI algorithm for a UAV. Hardware for the proposed navigation system has been developed. The developed hardware comprises a commercial inertial measurement unit (IMU) and the integrated navigation package (INP) which includes an attitude determination GPS (ADGPS) receiver and a navigation computer unit (NCU). The navigation algorithm was implemented in a real-time operating system with a multi-tasking structure. To evaluate performance of the proposed navigation system, a flight test has been performed using a small aircraft. The test results show that the proposed navigation system can give accurate navigation results even in a high dynamic environment.