机载惯性／卫星组合导航系统

惯性／卫星组合导航系统的优势旱已众所周知，许多国家和团体愈来愈重视这方面的研究应用工作。我所于１９９０年起，利用自己研制的惯导系统和美国的ＴＡＮＳ－ⅡＧＰＳ接收机，开始了组合导航系统的研制工作。经过几年的研究、探索，组合系统已经受了一系列的实验室试验、车载试验和飞行试验，取得了良好的结果。本文主要报告组合导航系统在设计、研制过程中遇到的所（需）解决的一些关键技术问题及其试验结果。     

自适应滤波算法在组合导航系统的应用

从卡尔曼滤波算法的稳定性出发，分析了卡尔曼滤波算法和Sage-Husa滤波算法的缺点，改进了Sage-Husa滤波算法，改进后的算法保证了系统噪声估计方差阵和测量噪声估计方差阵的半正定性和正定性，消除了滤波发散现象。在INS／GPS组合导航系统中进行仿真，仿真结果表明改进后的算法可以有效提高INS／GPS组合导航系统的稳定性．     

基于多接收机的卫星/惯性组合导航系统研究

针对单频单系统卫星/惯性组合导航系统精度不高的特点,提出一种基于多接收机的卫星/惯性组合导航系统,该方法利用多个接收机导航信息参与组合导航解算,补偿惯性导航系统误差,采用集中式和分散式两种方法处理多接收机和惯性导航系统信息融合问题.实验结果表明,多接收机配置相对于单接收机导航精度得到了明显的提高,分散式处理方法能够在保...     

用于组合导航系统的三轴地磁导航传感器设计

文章针对仿生偏振光/地磁/惯导多源信息组合导航系统中的地磁导航需求,设计了一种三轴地磁导航传感器。介绍了应用背景、设计需求与实现方法,进行了系统的误差分析,并针对不同误差来源,进行了标定测量与补偿,实现了三轴姿态角的动态测量,为多信息源融合下的导航系统提供了一种获取地磁导航信息的有效手段。     

地磁导航技术应用分析

首先介绍了地磁场理论、地磁模型以及国内外研究现状,在归纳了地磁导航的应用领域后,对地磁导航的进一步发展和应用的关键技术进行了分析,文章最后对惯性／地磁组合导航系统进行了描述和分析。     

弹道导弹组合导航系统性能比较研究

以惯性导航为基础的组合导航技术，既保持了惯性导航的自主性和抗干扰的特点，又可以提高导航的精度，在航空航天领域得到了广泛应用。组合导航的形式很多，适合于弹道导弹的组合导航方法主要有惯性星光组合导航、惯性卫星组合导航两种基本形式。本文简单介绍了两种组合导航的系统组成方案，并对以上两种组合导航方式的主要功能和技术特征进行了综合分析，得出了两者之间的性能差异。     

MEMS-IMU/GPS组合导航系统仿真研究

微电子机械系统(MEMS)是指可以批量制造的,集微型结构、微型传感器以及信号处理电路、接口、通信和电源于一体的微型器件.MEMS惯性测量单元是采用MEMS技术研制的加速度计和陀螺组合器件,它具有体积小、成本低、可靠性高等优点.首先介绍了微机电惯性测量单元(MEMS-IMU)的发展情况,总结了IMU的基本工作原理;随后对IMU中的主要误差源微机电陀螺进行了统计建模;最后以位置和速度信息为观测值将MEMS-IMU与GPS进行组合导航,并进行了仿真实验,由实验结果可以得出结论:MEMS-IMU不能单独构成导航系统,而与GPS组合后的导航系统精度可以满足一般的导航需求.     

基于粒子滤波的INS/TAN组合导航

将粒子滤波应用于INS／TAN组合导航系统中。仿真证明,该滤波方法有效地克服了地形的非线性特性和惯导误差对组合导航结果的影响。     

基于Sage-husa自适应滤波算法的AUV组合导航系统设计

文中针对水下自主航行器提出了一种新型的基于捷联惯导(SINS)和GPS的组合导航系统设计方案。该方案以捷联惯导作为主系统,同时利用GPS重调捷联惯导系统,建立了该组合导航系统的卡尔曼滤波模型,设计了输出校正间接法的卡尔曼滤波算法和Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明由于GPS位置和速度信息的引入,一定程度上克服了捷联惯导系统误差状态发散现象,提高了导航精度。同时通过两种算法的对比,Sage-husa自适应卡尔曼滤波算法则具有更高的滤波精度和稳定性,能够更好的满足长时间远距离导航的要求。     

INS/CNS/GPS组合导航数据融合算法与仿真研究

研究了INS/CNS/GPS组合导航系统的原理和特点,建立了组合导航系统的数学模型。分别利用集中卡尔曼滤波和联邦滤波数据融合原理对此系统进行了仿真研究,并指出了集中滤波器的不足之处。仿真结果表明采用全球定位系统和天文导航系统对惯导系统误差进行修正不仅可以大幅度提高导航精度,而且通过比较和分析可知联邦滤波可以有效地提高导航系统的可靠性和复原能力,是理想的容错型信息融合算法。     

惯性/景象匹配组合导航系统的误差校正研究

惯性/景象匹配组合导航系统(INS/SMNS)的组合方式,实际上是一种不等间距、非实时性的有限点校正。为了提高景象匹配和惯导系统的组合精度,进一步达到子像素级的水平,完成景象匹配对惯导系统累积误差的校正,提出了多点连续校正的方法。分析了进行校正的具体前提条件,推导了不同数目匹配点时,对应的简化惯性导航系统输出误差校正方程。根据简化的误差方程和惯性导航系统的输出值,求解出位置误差和速度误差。比较了单点、两点、三点、四点以及五点校正的结果。仿真结果表明:当匹配点个数越多,求解出的位置误差、速度误差精度越高。从而得出景象匹配误差校正精度主要取决于两个因素即匹配点的个数和校正的实时性的结论。     

模糊自适应估计器在INS/GPS组合导航中的应用研究

研究了一种模糊自适应神经网络状态估计器的工作原理及结构,并讨论了用其代替传统扩展卡尔曼滤波在导航参数估计中的实现方法。利用扩展卡尔曼滤波来构造模糊推理系统,通过神经网络对模糊推理系统进行训练,根据输入输出样本自动调整模糊系统的设计参数,从而实现对INS/GPS组合导航系统导航参数的最优估计。通过仿真验证表明,用模糊自适应状态估计方法进行导航系统的初始对准,能够大大提高系统的实时性。     

MIMU／GPS组合导航模糊自适应卡尔曼滤波研究

针对组合导航初始对准中存在模型误差时常规卡尔曼滤波容易发散的问题,提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法采用模糊控制规则,根据新息的方差和均值变化自适应调整量测噪声权值矩阵。此算法运用于MIMU/GPS组合导航初始对准中,获得了较高的导航精度。仿真结果表明,该算法能够有效防止滤波发散,减少模型误差对滤波结果的影响,提高了滤波精度,实现了参数的在线调整。     

惯性/卫星导航系统实际导航性能评估算法

针对惯性/卫星组合导航进行实际导航性能(Actual Navigation Performance,ANP)评估,是保证飞机所需导航性能(Required Navigation Performance,RNP)及航空运行安全的关键.提出了惯性/卫星组合导航系统实际导航性能评估算法,从卡尔曼滤波器位置协方差矩阵开展分析,...     

捷联惯导/航位推算组合导航算法研究

当捷联惯组(SIMU)安装到载车上存在安装误差时,航位推算误差与安装误差、里程计刻度系数误差、初始对准误差有关。利用捷联惯导系统和航位推算系统构成组合导航系统可实现对上述误差的估计。为此,推导了惯组和载车间存在安装误差时的惯导/航位推算组合导航系统的系统方程。仿真分析表明,组合导航系统可有效估计出安装误差、水平陀螺随机常值漂移和加速度计随机常值偏置。     

基于模糊理论的自适应联邦滤波算法研究

针对先验噪声统计特性与实际不符引起卡尔曼滤波精度下降的情况,提出了一种基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波方法。算法基于模糊推理思想通过理论残差与实际残差的比值来对观测噪声协方差阵进行加权调整,实现对观测噪声统计特性的实时跟踪,在此基础上,利用信息分配因子对各子滤波器及主滤波器输出进行加权,得到滤波器的全局输出,将此输出周期性反馈给各个子滤波器以校正子滤波系统的偏差。SINS/GPS/TAN组合导航系统的仿真试验表明该算法具有更强的自适应性、滤波精度更高、鲁棒性更强。