基于分布式IMU的相对姿态估计方法

机载关键位置间相对姿态获取受机体挠曲影响显著。提出一种基于分布式惯性测量单元(IMU)的相对姿态估计方法。首先给出了IMU间相对姿态矩阵微分方程,计算节点间相对姿态,然后对局部区域挠曲形状拟合。利用相对姿态计算值和拟合值构造量测量,结合相对姿态误差方程,通过Kalman滤波器估计相对姿态误差。仿真结果表明,各节点用1°/h陀螺时,相对姿态估计精度优于8'。该方法可为机载关键位置相对姿态精确获取提供技术参考,尤其当系统无高精度惯导且变形统计特性未知时。     

系留无人机视觉定位技术

针对系留无人机在导航卫星拒止条件下无法定位的问题,设计一种基于合作目标的视觉定位系统。通过 构建视觉定位系统,设计靶标检测算法、靶标偏移量计算算法及数据平滑算法,实现系留无人机的无源定位。试验 结果表明：无人机在飞行及起降过程中,精确检测地面靶标并解算相对位置,可有效解决无卫星信号的定位问题。     

主从式无人水面艇协同定位滤波方法与实验验证

多无人水面艇（USV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径。针对单主艇的主从式多USV的协同导航定位问题,建立了协同定位的状态空间模型,然后将非线性模型绕滤波值展开,得到非线性系统的线性化模型;利用扩展卡尔曼滤波算法进行信息融合;针对双艇间的距离、角度与协同定位精度的关系展开研究,对协同导航滤波算法使用李代数法进行了可观测性分析。研究表明,控制相邻两时刻主从艇之间距离和角度变化量是提高协同定位精度的有效措施。通过仿真和实验验证,为下一步深入研究和路径规划奠定了基础。     

一种无人机集群相对定位新方法及编队队形影响分析

针对无人机集群编队问题,提出一种无人机间相对定位方法。利用每架无人机上呈三角形配置的3个无线电收发装置,基于高精度载波相位测量技术,采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法,实现对无人机位置、速度和姿态的同步求解;给出相对定位模型和具体的滤波实现算法,并对无人机集群在“线”“面”“体”等不同空间布局情况下的飞行状态进行估计和分析。结果表明：相比于“线”布局,“面”布局可显著提升定位性能,与“体”布局获得的效果无明显差异,说明在无人机集群定位系统中,合理配置观测几何能够有效提高相对定位精度;仿真算例表明,在良好观测几何的条件下,冗余观测数据可进一步提高系统稳定性。     

基于Novatel DL-V3接收机的相对差分定位技术研究

相对差分定位技术是差分定位技术的一种推广,这种方法的优点是不需要基准点的精确坐标就能用差分定位的方法给出目标之间的相对位置。在对传统的绝对差分定位原理进行分析的基础上,研究了相对伪距差分定位技术,得到了求解相对位置的状态方程。利用高精度的Novatel DL-V3接收机建立了实验系统,并进行了实际测量和解算。结果表明,该相对伪距差分方法定位精度较高,解算速度快,有一定应用价值。     

基于水声传播延迟的主从式多无人水下航行器协同导航定位研究

多水下无人航行器( UUV)协同导航定位技术是解决海洋中间层水下导航问题的重要途径,研究了主从式多UUV基于水声传播延迟的协同导航定位问题。主从式导航结构中,主UUV内部装备高精度导航设备,从UUV内部装备低精度导航设备,外部均装备水声装置测量相对位置关系,利用扩展卡尔曼滤波算法融合内部和外部传感器信息,对从UUV进行实时定位。研究结果表明,利用UUV的相对位置观测,可以显著提高导航定位精度。     

移动机器人的卡尔曼滤波定位算法改进与仿真

针对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法应用于移动机器人定位系统时出现的误差值较大和算法发散现象,在定位算法中引入修正因子对状态估计方程进行优化.分析传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的定位算法原理,研究运动过程中驱动力和摩擦力对移动机器人的影响,引入修正因子改进卡尔曼滤波算法,并对传统卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法和改进算法做仿真对比和研究.仿真结果表明:修正因子对传统卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法都具有改进效果,能提高定位精度.     

测角测距信息下的双机协同高精度定位算法

针对现有双机协同定位仅采用测角信息来解析求解误差较大的问题,提出基于测角和测距信息的双机协 同高精度定位方法。利用现有飞行器中的导航定位传感器,采用粗精两级定位模式,粗定位采用传统的几何解析方 法提供较为准确的初始解,精定位采用非线性迭代优化方法获得目标位置的最优解,并进行一系列仿真验证。仿真 结果表明,测角测距信息下的协同定位方法能够获得较高的协同定位精度。     

单领航者相对位移测量的多自主水下航行器协同导航

针对单领航自主水下航行器(AUV)协同导航系统对定位精度和实时性的要求,提出了一种新的基于相对位移量测信息的协同导航方法.通过分析单领航AUV协同导航系统的定位原理和运动学模型,结合相邻采样时刻主、从AUV间相对位置的几何关系及航位推算信息,利用扩展的Kalman滤波(EKF)导航算法实现对从AUV的定位估计.与已有的...     

基于EKF的机载光电吊舱目标定位研究

为提高机载光电吊舱进行目标定位的精度,研究吊舱的设备测量误差对目标定位精度的影响,推导了目标定位方程,并建立了目标定位的扩展卡尔曼滤波(EKF)模型.通过在Matlab/Simulink中进行仿真,定量分析了吊舱的测距误差、高低角和方位角误差对目标定位精度的影响.结果表明定位误差可以在2 s的时间收敛到5 m,提高了定位精度和收敛速度;分析测量误差对定位精度的影响,可为吊舱的精度分配或改进提供理论依据.     

基于EKF的机载光电吊舱目标定位研究

为提高机载光电吊舱进行目标定位的精度,研究吊舱的设备测量误差对目标定位精度的影响,推导了目标定位方程,并建立了目标定位的扩展卡尔曼滤波(EKF)模型.通过在Matlab/Simulink中进行仿真,定量分析了吊舱的测距误差、高低角和方位角误差对目标定位精度的影响.结果表明定位误差可以在2 s的时间收敛到5 m,提高了定位精度和收敛速度;分析测量误差对定位精度的影响,可为吊舱的精度分配或改进提供理论依据.     

基于相对量测的分布式导弹协同定位算法

为提高协同制导的定位精度,提出了一种基于协方差交叉的分布式导弹协同定位算法.通过各导弹间的信息交互,建立多导弹间量测模型.分析了协方差交叉算法估计误差的有界性,并基于此算法实现多导弹协同定位滤波器的设计.相比于基于扩展卡尔曼滤波的协同定位算法,该方法以牺牲部分精度来换取更少的计算量,降低了弹间通信的复杂度及信息处理量,...     

无线传感器网络中基于贝叶斯技术的气体源定位研究

将无线传感器网络(WSN)引入气体源预估定位。基于贝叶斯原理,提出一种适用于WSN的气体污染源定位算法——改进粒子滤波(IPF)算法。该算法采用权重质心法确定预估定位初始点、退避定时排序法确定参与定位节点信息发送顺序及采用残差重抽样算法减少抽样方差以提高滤波性能。对比研究了改进粒子滤波( IPF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)及改进的非线性最小二乘(I-NLS)算法定位性能,仿真表明构建的WSN对气体源定位有效,应用IPF算法定位性能优于EKF及I-NLS算法。     

一种星载相对测量设备的在轨标定方法

受主动段振动、在轨力热变形等因素影响,星载相对测量设备的测量坐标系相对于设备基准坐标系会产生一定偏移,引入测量误差,从而影响卫星的相对导航精度。为解决该问题,提出了一种基于全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)差分定位数据的星载相对测量设备在轨标定方法,通过分析确定了影响其在轨标定精度的主要因素和其可达到的在轨标定精度水平,并结合在轨数据验证了该方法的正确性和有效性。     

SINS/GPS组合导航中两种惯导误差模型的等价性验证

为减轻空间机动飞行器上计算机的负担,文中提出以一阶惯性环节模型替代惯性测量装置的惯导工具误差模型以降低SINS/GPS组合导航中状态矩阵的维数。采用扩展卡尔曼滤波器进行信息融合,分别用两种不同的模型来评估导航精度。仿真结果表明采用两种不同模型,最终的导航精度相当,用一阶惯性环节模型来替代惯导工具误差模型,可以大大减少计算时间,利于工程实现。     

一种基于无迹卡尔曼滤波的UUV协同定位方法

多水下无人航行器(multi-UUV)协同定位技术是解决海洋中间层水下导航定位问题的重要途径,针对以往multi-UUV仅靠距离量测的协同导航定位精度低的问题,给出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法的UUV协同定位方法。利用从UUV的运动学方程和基于距离的量测方程建立了从UUV的导航模型,针对该非线性导航模型,采用UKF设计了导航滤波算法,避免了对非线性方程的线性化处理,实现了递推导航滤波算法,并与传统的航位推算方法进行了仿真对比。仿真结果表明,从UUV能够利用该导航滤波算法进行实时定位,比传统的航位推算方法具有更高的定位精度。     

一种面向捷联惯导系统设计/验证的仿真平台设计

针对捷联惯导系统的实际应用需求,在Matlab/Simulink环境下设计并实现一种面向捷联惯导系统设计/验证的仿真平台。该平台主要由轨迹发生器、惯性测量单元模块、捷联解算模块、卡尔曼滤波器模块、导航性能评估模块等组成,在其上可方便的完成捷联惯导系统算法的设计验证、系统误差分析、惯性元器件误差分配及试飞数据的离线分析等功能。研究结果证明了该仿真平台的有效性和实用价值。     

基于跳数量化的无线传感器网络节点定位算法

为提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于跳数量化的定位(MDS-HE)算法。将网络中节点的一跳邻居节点集合分割成3个不相交的子集,根据跳环分割的相交区域面积来估算节点间的距离,从而将整数跳数转换成实数跳数,转换后节点间实数跳数更能准确地表示节点间的距离;将实数跳数矩阵应用于多维定标(MDS)算法中,并且引入扩展卡尔曼滤波算法对节点坐标进行准确定位。在节点随机布撒的网络中,对提出的算法进行了仿真和实验分析。仿真和实验结果表明：在不同节点数量情况下,MDS-HE算法的性能优于距离向量定位算法和经典MDS算法,而且在锚节点足够多的条件下,MDS-HE算法定位更加准确。     

基于首达波与次达波到达时差的深海浅层移动声源定位

为克服海洋环境不确定性、信号接收及处理偶然误差对定位精度的影响,基于单水听器多途声到达时差,利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对深海浅层移动声源进行定位研究。结合Butterworth带 通滤波算法及Bellhop射线模型识别水声试验数据中的多途到达波,对比分析各到达波间的相对能量大小,并确定信噪比较大的首达波与次达波为研究对象;以单频信号作为匹配序列,计算时域相关性大小,得到首达波与次达波的声到达时差;以首达波与次达波的声到达时差为观测值,构建EKF声源定位模型,得到移动声源的深度、水平距离及速度等信息。研究结果表明：在深海水声信道中,当声源和水听器都位于浅表水层时,直达波与海面反射波重合,首达波与第1次 海底反射波能量相对较大;滤波结果与实测数据吻合较好,验证了EKF算法可较好地实现对水下移动目标定位。