一种惯性/GPS伪距/伪距率组合导航算法

紧组合技术是当前惯性/卫星组合导航技术的发展趋势,而惯性/卫星伪距/伪距率组合导航算法是紧组合技术的基本算法.本文提出了一种惯性/卫星伪距/伪距率的组合导航算法的实现方法,并采用惯导和接收机的动态数据进行了离线仿真,仿真结果表明,本文提出的伪距/伪距率的组合导航算法直接采用接收机测量的伪距、伪距率信息作为观测量,能够准确估计惯导误差,消除了量测输入的相关性问题.尤其是在GPS卫星数为2时仍能保持较高的导航精度,为惯性/卫星紧组合技术的进一步研究奠定了基础.     

基于伪距+伪距率组合的GPS/INS仿真平台开发

伪距+伪距率组合作为一种主要的深组合方式已日益广泛的应用于飞行器组合导航的研究领域.在研制组合导航系统之前,建立组合导航仿真平台是降低研制成本和缩短开发周期的有效途径.建立了基于伪距+伪距率组合模式的INS/GPS组合导航仿真平台,并着重介绍组合子部分的模型、算法以及软件结构.最终的设计方案已应用于某型无人机仿真系统中.     

基于伪距伪距率的GPS/SINS组合导航系统联邦滤波器设计

详细推导了GPS/SINS组合导航系统模型.为了充分利用GPS的信息构造了最多个数的伪距、伪距率子滤波器,设计了有重置的联邦滤波器.通过修改常规联邦滤波器的信息分配算法,提出了一种新的联邦滤波算法.分析表明,新联邦滤波算法和常规联邦滤波算法相比,有相同的估计作用以及较少的计算量,得出两种算法本质相同的结论.     

基于伪距伪距率的GPS／SINS组合导航系统联邦滤波器设计

详细推导了GPS／SINS组合导航系统模型。为了充分利用GPS的信息构造了最多个数的伪距、伪距率子滤波器，设计了有重置的联邦滤波器。通过修改常规联邦滤波器的信息分配算法．提出了一种新的联邦滤波算法。分析表明，新联邦滤波算法和常规联邦滤波算法相比，有相同的估计作用以及较少的计算量，得出两种算法本质相同的结论。     

空空导弹SINS/GPS紧组合导航系统仿真

为了满足空空导弹远程发射要求,采用基于伪距、伪距率的SINS/GPS组合导航系统作为空空导弹的中制导。建立了惯性器件和GPS的误差模型,设计了Kalman组合滤波器,用MATLAB软件对紧组合系统进行了仿真研究。仿真结果表明,紧组合导航系统导航精度满足空空导弹中制导设计要求。     

基于伪距/伪距率的弹载捷联惯导传递对准精度评估

针对空空导弹的传递对准精度评估问题,提出了采用GPS伪距/伪距率作为观测量的传递对准精度评估方法。在建立传递对准精度评估模型后,采用RTS固定区间最优平滑算法对传递对准精度进行评估。针对所提出的评估方法设计了评估软件进行仿真验证,结果表明所提出的评估方法能够对传递对准的精度进行有效的估计。     

SINS/GPS紧耦合与松耦合组合导航系统分析

SINS/GPS紧耦合组合导航系统相对于松耦合系统在结构上的改进,使得两种系统在建立数学模型时测量方程完全不同,这将影响导航精度。对基于速度和位置的松耦合测量方程与基于伪距和伪距率的紧耦合测量方程进行分析建模,并仿真对比了不同模型下系统的导航定位精度。     

人工神经网络改进的AHRS/GPS紧耦合滤波算法

以陆用AHRS/GPS紧耦合系统为研究对象,建立了基于伪距-伪距率-航向角的组合观测数学模型,采用RBF网络辅助的EKF导航滤波器,逼近组合系统的非线性特性,实现自适应的导航参数解算.仿真结果表明:方法可快速、准确地逼近系统非线性模型,估算的姿态角误差均方差较标准EKF减小了约5.9%～22.8%.在传感器精度有限的情况下,所获得的导航精度和动态性能均有提高.     

一种基于CDKF的SINS/GPS紧组合导航算法

为解决SINS/GPS紧组合导航系统在SINS初始失准角较大的情况下精度下降的问题,提出一种基于欧拉角状态的中心差分卡尔曼滤波组合导航算法。Sigma点采样时,用欧拉角作为姿态参量,保证Sigma点采样过程中姿态参量与其他参量的同步;Sigma点沿系统方程传播中,转换为四元数表示,避免欧拉角姿态解算的高计算量和复杂超越方程的求解。通过仿真实验证明,提出的方法比加性四元数算法具有更快的收敛速度和更高的精度。     

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。     

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。     

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。     

一种基于矢量跟踪的GPS/INS 深耦合跟踪环路设计

针对 GPS 与 INS 两路数据更新频率不一致的问题,提出一种基于矢量跟踪的 GPS/INS 深耦合跟踪环路设计方法.利用滤波外推与CIC滤波相结合的方法,将误差修正后惯导信息回馈到各矢量信号跟踪信道,以调控伪码和载波数控振荡器(controlled oscillator,NCO),实现了跟踪环路的闭合,最终建立起了两路相互独立数据之间相互辅助、相互修正的关系.仿真实验结果表明,设计的GPS/INS深耦合跟踪环路能实现低载噪比和高动态信号的跟踪.     

INS/GPS组合导航系统模糊卡尔曼滤波算法研究

载体在机动的情况下,系统会产生随机非高斯噪声,这些噪声的统计特性不易准确得到.若在组合导航系统中仅采用常规卡尔曼滤波算法,不能得到系统状态的最优估计值,甚至滤波器还有可能发散.文中设计了一种模糊推理系统,并将其与卡尔曼滤波算法相结合,在线修正系统量测噪声协方差阵.仿真结果表明,该模糊卡尔曼滤波算法能很好地对系统状态进行最优估计,同时能很好适应系统噪声的变化,提高了导航系统的精度.     

H∞滤波及其在GPS/INS容错组合制导中的应用

Kalman滤波需要给出系统精确的状态模型和噪声统计性能,而在实际应用中却难以满足,故利用Kalman滤波可能得不到系统最优估计,甚至发散。文中给出了在巡航导弹GPS/INS组合制导应用中对模型及噪声容错性能更强的H∞鲁棒滤波,仿真结果表明,即使对简化的组合制导模型和噪声,利用H∞滤波仍可得到良好的估计结果。     

GPS/INS组合导航系统中接收机时钟误差处理研究

针对GPS/INS深组合中接收机时钟误差模型无法精确确定的问题,提出了一种基于时间差分的钟差推算新方法,利用相邻时刻观测量公共误差基本相同的特点,来实时推算接收机的钟差,仿真表明该方法具有较高的推算精度,并且能够消除接收机钟跳特性带来的预测困难。通过GPS/INS深组合导航系统与传统的时钟误差模型进行半物理仿真比较,表明本文提出的方法能有效提高组合系统的健壮性,消除接收机钟跳对滤波器稳定性的影响,并能显著提高系统的精度。     

推导了采用6个加速度构建无陀螺惯性导航系统的位置参数解算方程,分析了6加速度计的无陀螺惯性导航系统中加速度计对准误差与位置解算误差的关系,并推导出了位置误差的解析式。针对不同情况,通过仿真试验,发现对准误差对位置计算误差影响显著,且在相同对准误差条件下,位置解算误差随加速度计的安装距离增大而减少的特性。 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。     

GPS/INS组合制导弹药空中对准的初始滚转角估计新算法

GPS/INS组合制导弹药从常规平台发射后需要在空中重新对准时,滚转角的初值难以获得.为解决该问题,分别针对弹体倾斜稳定和低速旋转两种情况,提出了估计初始滚转角的新算法.从姿态运动学方程出发,推导了弹体滚转角与横向角速率、姿态角速率之间的关系式,利用角速率陀螺测量值和GPS的速度测量值,基于最小二乘估计方法,可获得滚转...     

一种简化的发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统无迹卡尔曼滤波算法

在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波（UKF）算法能有效避免引入线性化误差,却存在因组合导航系统维数过高引起大量粒子递推滤波计算复杂而影响算法实时性的问题。为此,针对发射惯性系下弹载组合导航系统对滤波算法高实时性和高精确性的要求,设计了一种简化UKF(SUKF)算法,SUKF算法通过对导航系统的状态参数直接进行建模估计,解决了传统UKF算法实时性差的问题,同时继承了传统UKF算法无需模型一阶线性化展开的优点,提高了导航系统的精度。算法仿真结果表明,SUKF算法有效提高了系统解算的实时性和滤波精度,非常适合用于实际工程系统。