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.     

GPS/INS制导导弹定位仿真研究

研究了GPS/INS制导导弹定位新方法.与以前对GPS/INS制导载体建立单状态方程不同,对导弹运动过程建立两种模型,机动和非机动模型,分别对应低动态和高动态应用环境.利用伪距和伪距率测量信息进行卡尔曼滤波.特别针对GPS制导的近程导弹运动过程的特点提出修正交互多模算法,能提高模型转换期间定位精度.仿真结果证明用这种方法定位可以达到实时和高精度,提高运动状态改变时的定位精度.这种方法对提高载体的精确制导有一定现实意义.     

GPS/INS制导导弹运行模型变化定位精度分析

研究了GPS/INS制导导弹定位的新方法.与以前对GPS/INS制导载体建立单状态方程不同,本文对导弹运动过程建立两种模型--机动和非机动模型,分别对应低动态和高动态应用环境.利用伪距和伪距率测量信息进行卡尔曼滤波,特别针对GPS制导的近程导弹运动过程的特点,提出修正交互多模算法能提高模型转换期间的定位精度.仿真结果证明,这种方法定位可以达到实时和高精度,提高载体运动状态改变时的定位精度.提出的方法对提高载体的精确制导有一定现实意义.     

UKF滤波在INS/无源北斗组合导航系统中的应用

为解决无源北斗量测方程的非线性问题,提出将Unscented卡尔曼滤波(UKF)用于惯性导航系统(INS)/无源北斗组合导航系统,避免了利用传统的泰勒展开式逼近法对量测方程进行线性化处理所带来的截断误差.仿真结果表明,UKF方法有效地解决了卡尔曼滤波中系统量测方程的非线性问题,并使INS/无源北斗组合导航系统的导航精度得到大幅提高.     

基于遗传算法的火炮内弹道参数修正

火炮内弹道模型是建立在许多假设情况下的,在内弹道参数中除有些是可以准确测定以外,有不少是不确定的, 只能用符合参数的方法来处理.对内弹道参数的修正是内弹道模型建立的一个重要部分.基于遗传算法对内弹道参数进行了修正.修正目标为弹道特征量的计算值与实验值之差.计算结果表明使用修正后的内弹道参数可以有效地提高内弹道模型的精度和预示性.     

惯性辅助的单频GPS整周模糊度快速求解*

利用单频GPS载波相位差分技术进行快速精密相对定位时,由于观测历元少,卫星空间分布变化缓慢,双差观测方程设计矩阵呈复共线性而导致法矩阵病态,使得整周模糊度无法固定。针对这一问题提出了惯性导航系统(INS)辅助GPS整周模糊度求解算法,将惯性伪距单差、GPS伪距双差、载波相位双差联立得到模糊度浮点解及其协方差阵,并用LAMBDA算法求解出整周模糊度固定解。分析了引入惯性信息改善复共线性和病态性的原因。最后利用GPS实测数据与仿真INS数据进行实验验证,结果表明INS辅助信息使得法矩阵条件数减小两个数量级,模糊度衰减因子(ADOP)下降55.81%,整周模糊度固定解求解的时间缩短75.44%,方法可行。     

基于振型面积差最小的导弹动力学模型修正

以导弹动力学模型修正为研究背景,建立基于结构试验振型数据的具有多阶振型面积要求的动态修正设计方法,通过导弹模型动力学修正实例,证明提出的基于振型面积差最小的结构动态修正设计方法在工程实际问题中合理可行,修正后的模型在试验频率、振型数据方面具有较高的相符度,实现模型参数的有效修正。     

合成孔径声纳重叠相位中心与惯性导航系统联合估计运动误差算法

为降低运动测量系统复杂度、提高运动误差估计精度,使用回波数据与惯性导航系统(INS)数据两种数据源联合估计合成孔径声纳的运动误差,形成一种基于重叠相位中心(DPC)算法和INS的DPC联合INS算法.利用回波的多子阵空间互相关矩阵估计声纳的前向速度,结合INS姿态角解算出DPC方法下的三向速度,采用卡尔曼滤波算法融合D...     

基于动态判断的组合导航性能改进方法

针对微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)-惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)/全球定位系统(Global Positioning System,GPS)组合导航在城市车载导航应用中的定姿性能和GPS中断时的定位性能精度较差的问题,提出了一种基于动态判断的组合导航性能改进方法。该方法将车辆的动态分为三种,并设置了车辆在各个动态下的姿态约束和运动模型,然后利用惯性元件的输出判断出当前动态,并选择对应动态的姿态约束实时修正MEMS-INS定姿结果。当GPS中断时,则选择相应的运动模型进行定位推算,以便控制MEMS-INS定位误差。通过实验证明,该方法有效改进了MEMS-INS/GPS车载组合导航的性能。     

基于SKF 多传感器融合的无人机航迹规划

针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter, SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合 的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真 试验结果表明：该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。