SINS/GPS紧密组合导航系统仿真研究

对紧密组合的SINS/GPS复合导航系统在高速、高机动弹道导弹上的可行性进行了分析研究。建立了紧密组合模式的SINS/GPS全系统的仿真模型,给出了GPS仿真器中导航星的位置计算、最佳导航星座选择及输出伪距的实现算法;选用伪距、伪距率为观测信息,分别采用输出和反馈校正两种模式,实现了基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧密组合导航系统仿真。仿真验证表明,与松散组合模式相比,紧密组合导航系统收敛性好、导航精度高,能够很好地抑制弹道导弹在高机动飞行状态条件下惯导系统误差积累的现象,有较好的导航性能。     

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.     

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。     

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。     

伪卫星辅助惯导定位精度研究

文中设计了一种在平面上利用两颗伪卫星进行辅助惯性导航的算法并进行了仿真计算.两颗同步伪卫星发出伪距信息,通过接收机接收到的伪距信息的变化来对惯导进行校正,从而满足导航的定位精度要求,达到精确导航的目的.     

SINS/GPS组合导航系统仿真研究

在SINS/GPS组合导航系统中,由于实际所限,无法进行物理试验,一般都采用仿真方法来进行设计和验证.因此在Matlab/Simulink仿真平台中,游移方位系的捷联惯导力学编排进行导航计算,以GPS接收机的伪距为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,在地心地固系内进行Kalman滤波融合,并进行了奇异值可观性分析.系统仿真和可观性分析结果表明:设计的导航系统能够获得满意的精度和可观性.     

机载武器SINS/BDS组合导航自适应滤波算法研究

对适用于机载武器的组合导航算法展开研究,给出了SINS/BDS组合导航状态方程,推导了以伪距、伪距率作为观测量的观测方程。针对传统卡尔曼滤波算法在测量噪声不确定的情况下使用存在缺陷的问题,研究了新的噪声自适应调整滤波与残差故障检测算法。对新算法进行了软件设计,并开展了软件仿真与产品车载试验。试验结果表明,所设计的算法能有效增强系统鲁棒性、提高滤波算法精度,有效隔离故障卫星数据,能保证被测导航产品的高精度、稳定、可靠输出。     

无人机平台用多源信息融合导航技术

为满足无人机平台的导航要求,提出了一种新型多源信息融合导航方案.该方案以伪距、伪距率差分信息,惯导航向与磁航向的差值信息,以及惯导高度与气压高度的差值信息作为观测量.跑车实验表明:该系统能够提供可靠的导航信息,并且很好的解决了传统组合导航系统工程中航向误差角无法估计以及3颗星状态下组合效果差的缺陷.研究结果可为无人机平台导航方案的选择和设计提供参考.     

弹道导弹SINS/CNS组合导航系统建模与性能仿真

针对弹道导弹在工程实际中噪声特性的不确定性及其引起的模型误差,本文提出了一种适用于弹道导弹的SINS/CNS组合导航方案。该方案融合了简单组合模式和基于全面最优校正的组合模式特点,采用自适应卡尔曼滤波来保证滤波的稳定性和鲁棒性,并根据导弹的飞行弹道,建立了合理、完备的弹载导航星表。仿真验证结果表明,该导航方案可以达到全面提高弹道导弹导航参数精度的目的。     

面向深组合导航技术的GPS软件接收机捕获算法

通过研究GPS软件接收机的捕获算法,在传统捕获模式基础上面向深组合导航技术,将外部其他导航系统给出的信息反馈入接收机,辅助信号捕获过程,可以使接收机的捕获速度提高数倍。在基于频域相关技术的捕获算法基础上,通过对频域数据进行分析研究,提出了利用伪距信息缩短相关伪码长度,利用多普勒频移信息缩小频率搜索范围以及截短频域信息减少相关运算量等三种提高算法效率,加快捕获速度的改进方案。通过建立捕获算法的仿真模型进行仿真,验证了改进算法的可行性,确定了改进算法的必要参数。仿真结果表明改进算法较普通算法在捕获速度、运算效率上具有显著的优势。     

基于相位控制的惯性与卫星超紧组合导航系统信号解调方法

卫星导航极易受到复杂环境下的干扰信号影响,捷联惯性导航系统（SINS）与卫星导航系统(GNSS)超紧组合导航技术可提高卫星接收机在信号干扰环境下的工作性能。在对比分析紧组合与超紧组合实现方案及北斗B1信号调制方式的基础上,提出基于相位控制的SINS与GNSS超紧组合环路信号解调方法,进一步分析SINS与GNSS超紧组合环路信号跟踪特性。对卫星信号受干扰环境及动态条件下的相位控制超紧组合与频率控制超紧组合方法的导航性能进行试验对比分析,结果表明相位控制超紧组合方法具有更稳定的定位性能,并可提高约7 dB的抗干扰能力。     

基于不同坐标系下速度量测的捷联惯导系统晃动基座对准研究

为解决晃动基座下杆臂效应对捷联惯导系统对准的不利影响问题,以捷联惯导系统解算速度与杆臂速度之间的差值作为量测量,扩充杆臂长度误差为系统状态量,分别推导建立导航系和机体系下的量测方程,构成两种对准模型。分析两种对准模型的特点,指出导航系下对准模型仅适用于能够获得一定精度杆臂长度的情形。在此基础上,提出滤波参数反馈修正的滤波方法,以提高对准模型的适应性和对准精度。仿真实验验证了两种对准模型的正确性和滤波参数反馈修正滤波方法的有效性。     

惯性辅助的单频GPS 整周模糊度快速求解

为改善法矩阵病态性,实现整周模糊度快速求解,提出惯性导航系统(inertial navigation system,INS)辅助单频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,利用LAMBDA算法求解出整周模糊度固定解。分析引入惯性信息改善复共线性和病态性的原因,并利用GPS实测数据与仿真 INS数据进行实验验证。实验结果表明：INS辅助信息使得法矩阵条件数减小2个数量级,模糊度衰减因子下降55.81%,整周模糊度固定解求解的时间缩短75.44%,方法可行。     

北斗/INS 组合导航在某型装备中的应用设计

通过分析北斗卫星定位导航系统和惯性导航系统的优缺点,设计一种基于北斗/INS组合导航的系统数学模型。将北斗卫星定位导航系统和INS的信息进行组合互补,以卡尔曼滤波作为信息融合算法,选择间接法反馈校正模式设计组合系统,推导出组合导航系统的状态方程和量测方程,并根据组合导航系统的数学模型,对组合系统进行了跑车试验。试验结果表明,北斗/INS组合后的导航系统相对独立导航系统具有更高的精度。     

基于遗传小波神经网络的GPS/SINS 组合导航系统算法

针对GPS/SINS组合导航系统在实际应用中遇到的问题,将小波神经网络的非线性预测算法与遗传算法结合,提出一种基于遗传小波神经网络预测的SINS误差反馈校正方法。对基于遗传算法的小波神经网络学习方法进行研究,并确定该神经网络的结构模型;当GPS信号有效时,根据GPS/SINS组合导航输入输出信号获取神经网络的训练样本,进行在线神经网络训练,得到最优的神经网络模型参数;当GPS信号中断时,根据已经训练好的神经网络模块预测出GPS信号失锁时SINS的位置误差、速度误差和姿态误差,并对SINS进行误差校正得到较为准确的导航参数。仿真实验结果证明,该算法可有效提高GPS观测数据不可靠时导航参数的精度。     

图像辅助导航系统中量测矩阵的确定

文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,利用摄像机成像系统和捷联惯导系统（SINS）相结合的方法．着重对量测矩阵进行推导。然后,采用离散卡尔曼滤波方法进行导航误差估计,并用估计出来的误差对惯导系统的输出进行修正．在一定程度上提高了导航精度,理论上大大降低了导航成本。     

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.