极区内基于雷达辅助的SINS空中对准算法

针对高纬度地区捷联惯导常规对准算法因纬度升高和经线收敛而失效的问题,提出了一种基于格网导航力学编排的极区雷达辅助空中对准算法。以格林尼治子午线为航向参考,定义了格网导航参考系并给出了其导航力学编排及误差方程,解决了极区内惯导定位定向的问题。将雷达量测信息转换到地球地心固联参考系内,解决了雷达量测与惯导量测不匹配的问题。最后,设计了格网系下雷达辅助捷联惯导的空中对准算法。仿真结果表明:对导航级捷联惯导系统(1 nm/h),水平对准精度可达1',转弯机动下方位对准精度达到5',为惯导在极区内的空中对准提供了工程参考。     

船用极区格网惯性导航系统综合校正方法

为抑制适用于极区的船用格网惯性导航系统随时间积累的导航误差,提出一种基于格网坐标系的综合校正方法对陀螺常值漂移进行估计和补偿. 该方法首先基于格网坐标系推导了P方程,该方程建立起位置误差、格网航向误差与平台漂移角ψ的关系;其次推导了ψ方程,该方程建立起陀螺常值漂移与平台漂移角的关系;最后基于P方程与ψ方程设计了一种两点式综合校正方案,该方案通过建立观测量误差与载体坐标系下陀螺常值漂移之间的关系完成对陀螺常值漂移的估计和补偿.系统在外水平阻尼条件下间断地获取两次外部位置和航向信息后对陀螺常值漂移进行估计,进而对位置和格网航向误差重调并补偿陀螺常值漂移即可完成船用格网惯导系统的综合校正. 仿真结果表明:在两次间断的外部位置和航向信息辅助下,所设计的两点校综合校正算法可以准确地估计出载体坐标系下的陀螺常值漂移,补偿陀螺常值漂移并进行系统重调可有效抑制船用格网惯导系统随时间积累的导航误差,从而有效地保证了船舶在极区航行时的导航精度.     

基于导航坐标系的捷联惯导系统旋转调制分析

针对提高长航时捷联惯导系统导航精度的问题,提出了基于导航坐标系的捷联惯导系统旋转调制方法,并给出了旋转机构的转动方案.应用该方法可以消除调制周期内载体姿态变化对误差补偿的影响.通过推导旋转式捷联惯导系统误差传播方程,说明了旋转调制的误差补偿机理,通过比较基于导航坐标系和基于载体坐标系2种旋转调制方法,证明了基于导航坐标...     

实现Garmin导航仪在航空物探测量的导航应用

通过对导航坐标数据进行变换,可以实现Garmin导航仪在航空物探测量的导航应用。首先,对Garmin导航仪和航空物探设备导航系统的导航方式进行了分析,指出了造成误差的原因。然后,介绍了一种比较简便的解决误差的改进方案,使得误差控制在行业标准允许的范围内,并指出了在实际应用中可能存在的定位精度和输入航路点工作量大的问题,对这些问题的解决方法做了详细的说明。以实际工作为例,Garmin导航仪应用于航空物探的飞行的导航时,测线的飞行指标的合格率为100%。说明其应用有助于提高飞行质量和数据的可靠性,有很广泛的应用空间。     

非线性地磁/GPS/SINS组合导航方法

针对系统模型的特点,对平方根UKF算法进行了改进.改进后的平方根UKF与标准的平方根UKF相比,在保证状态方差非负定特性的同时,减少了滤波的计算复杂度.为了提高导航系统对姿态测量性能,针对姿态误差较大时线性导航误差方程无法使用的问题,推导出适用于大姿态误差角时的地磁姿态量测方程,并结合改进的平方根UKF算法设计了非线性地磁/GPS/SINS组合导航算法.利用Matlab对大姿态误差角时的非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统进行了仿真.仿真结果表明,通过引入地磁姿态测量信息,非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了组合导航系统对姿态误差的估计效果,且可以完成大姿态误差下的导航任务.     

一种自主飞行无人机搜索目标的导航控制策略

对无人机搜索跟踪目标的导航控制策略进行了研究,针对任务设备输出的目标测角误差对目标位置估算精度的影响,进行了理论分析与数值计算;提出了引导飞机飞行的沿预定搜索航线模式,以及沿相对目标侧向偏离减小的水平机动模式自主选择与切换的导航控制策略,并进行了具体算法设计与实际飞行试验验证。试验结果验证了该导航控制策略的有效性,解决了在引导飞机单纯按预定搜索航线飞行时,由于任务设备偏离目标引起的大测角误差所造成对目标位置估算精度降低的问题。     

无线电罗盘定向误差形成原因及校准措施研究

无线电罗盘是一种飞机导航设备,可以接收地面中波无线电广播电台、导航台发射的信号,利用信号计算、定位飞机的相对方位角,飞行员可以利用方位角驾驶飞机,同时与无线电高度表、信标接收机等设备集成使用,实现飞机安全降落。无线电罗盘结构简单、安全可靠、使用方便等,已经成为各类型飞机的必备导航设备。使用无线电罗盘时,应用环境复杂多变,容易引起定向误差。本文详细地分析了无线电罗盘定向原理、误差形成原因,研究了误差校准措施,确保无线电罗盘正常使用。     

飞行仿真的捷联惯导算法测试平台探讨

在使用捷联惯导算法测试的过程中,很难得到飞行轨迹的真实数据,飞行仿真的捷联惯导算法测试平台就是针对这种情况建立的。这个测试平台的系统结构,在构建非线性飞机数学模型的基础上,对飞机进行了多模态的仿真,然后在坐标的基础上,通过变换将参数转换成了轨迹数据;将数据与捷联惯导系统的原理相结合,切实地得出了陀螺仪、加速度计的理想数值,由于是理想的所以肯定存在着误差,通过对误差的建模,可以得到组件模拟数据;最后,就是对比两种更新算法的惯导解算。通过飞机仿真的实验,可以发现所得到的基准数据与飞行力学的特点是十分符合的,不仅如此,还将飞机的动态特性完整地展现了出来,具有很好的性能。     

改进的输出误差法用于不稳定飞机参数辨识

为解决输出误差法在不稳定飞机参数辨识过程中的数值发散问题以及初值依赖问题,设计了一种结合神经网络、粒子群优化算法以及Levenberg-Marquardt算法的系统辨识方法。首先,为解决输出误差法的数值发散问题,以神经网络拟合待辨识系统的动力学特性。不同时刻的飞行试验数据用于训练神经网络,训练好的网络可以直接对下一时刻的运动状态进行预测,从而避免对不稳定运动方程的求解。其次,基于粒子群优化算法搜索Levenberg-Marquardt算法中的最佳阻尼因子,并以改进的LM算法替代输出误差法中的高斯-牛顿算法。接下来,改进的LM算法与训练好的神经网络结合得到了一种新的参数辨识算法。最后,基于不稳定飞机的闭环仿真飞行试验数据对提出的算法进行了验证。研究结果表明:与传统的最小二乘法和人工稳定的输出误差法的估计结果相比,所采用的算法具有更高的估计精度;同时,所提出的算法中可以随机选取待辨识参数的初值,克服了输出误差法对参数初值的依赖。本文的研究成果可以直接用于其他不稳定非线性动力学系统辨识领域,经过修改后还可以用于其他非线性优化领域。     

基于小波滤波的JPDA算法多目标跟踪

研究了一种基于地心坐标的多机动目标跟踪算法,将雷达站的坐标通过地球坐标系转换成地心直角坐标系,得到新坐标系下的数据,利用小波滤波的Matlab算法对坐标测量转换的数据进行分解,将分解得到的测量数据用于机动目标的状态更新,利用JPDA算法将三维坐标进行数据关联,分理出多个目标的飞行航迹,并与小波滤波相融合,得到多目标飞行器各自的飞行轨迹.仿真结果表明,该JPDA与小波滤波融合的算法跟踪性能良好,可以将多目标数据分离,且计算量偏小.     

基于改进图优化的惯性/卫星/视觉组合导航方法

惯性/卫星/视觉组合导航在城市复杂环境下可以获得较高精度的连续定位信息,因此应用越来越广泛。但外界环境变化引起的传感器误差会导致组合导航精度下降,甚至造成组合导航结果发散。针对低成本惯性/卫星/视觉组合导航过程中因环境因素产生的传感器误差问题,提出基于改进图优化算法的惯性/卫星/视觉组合导航算法。在传统图优化算法的基础上,在代价函数中引入鲁棒核函数对环境引起的传感器误差进行过滤,并且在惯性测量单元（inertial measurement unit,IMU）预积分中加入地球自转加速度补偿来提高预积分精度,进而提高组合导航精度。最后基于kaist城市行驶数据集设计了对比实验,验证结果表明,提出的改进图优化方法可以有效过滤因外界环境因素产生的传感器误差,相比于传统的图优化方法导航精度提升了7%。     

LINS-GNSS:滤波与优化耦合的GNSS/INS/LiDAR巡检机器人定位方法

为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高.     

深空探测器借力飞行段的自主光学导航方法

提出了一种用于探测器借力飞行段的自主光学导航方案。该方案利用星敏感器以及光学导航相机,通过测量恒星平行光方向及对行星张角,利用几何关系计算出探测器的相对位置,并利用扩展卡尔曼滤波算法进行修正,最后通过仿真验证了这种自主光学导航方案的可行性。     

一种基于UKF的AUV移动声学网络协同导航方法

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在自主水下航行器(AUV)移动声学网络协同导航中,存在强非线性观测方程条件下线性化误差大、计算复杂等缺点,文章提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的AUV移动声学网络协同导航方法.利用移动长基线原理和UKF方法,建立基于UKF的协同导航滤波算法,并通过仿真实验与传统的EKF协同导航算法进行对比.仿真结果表明,基于UKF的协同导航算法能明显减小导航定位误差,在导航精度上优于EKF方法,是AUV协同导航中一种更加简单有效的导航滤波方法.     

针对非合作目标的中距离相对导航方法

提出了一种自由飞行机器人在中距离(几千米至几十米)范围内对非合作目标的导航方法,基于视觉导航相机和激光测距仪的组合测量方案,结合姿态敏感器和惯性器件的测量信息,通过推广Kalman滤波方法来估计自由飞行机器人与非合作目标的相对位置和速度信息。在近共面轨道和中距离接近的假设下,给出了一种简化的导航算法,在目标轨道参数未知的情况下也可以进行相对运动参数的估计,从而降低了算法的复杂性和运算量。仿真结果验证了上述导航方法和算法对非合作目标中距离相对导航的有效性,并获得了较好的导航精度。     

重力场的克立格估值研究

重力无源导航通过重力图的匹配实现水下自主导航定位，对纠正惯导系统固有导航误差具有重要的意义，重力测量值通常是稀疏的，因此研究重力场的空间变异性和插值算法，获取重力场的连续分布图是重力无源导航的工作基础，提出将地质统计学中的克立格算法用于重力估值，并绘制重力分布等值线图，通过交叉检验法，将估值结果与用距离平方反比法的估值进行比较，结果表明克立格算法明显优于距离平方反比法，所做的研究是实施重力无源导航定位的基础，对下一步的重力图匹配及导航误差的修正具有重要的意义。     

新型人工地标的设计、识别、定位及应用

人工地标是机器人定位与导航的重要辅助手段。设计了一种基于QR Code(quick response code)技术的新型人工地标,该地标不仅能存储丰富的环境信息,还能为机器人提供有效的方位信息。为了让机器人能够在远距离找到人工地标,设计了基于颜色和形状的快速识别算法。利用消影线原理设计了定位算法,可在机器人摄像机坐标系中快速、准确地定位人工地标。给出了机器人远距离搜寻、识别、定位及读取人工地标的控制方案,为机器人自主定位及导航奠定了基础。实验表明,该人工地标识别距离远、识别速度快、定位精度高,在复杂室内环境下仍能有很高的识读效率和很好的稳定性。     

一种气压测高辅助下的地面移动网定位方法

针对现存的地面移动基站几何分布欠佳、NLOS误差过大,定位误差较大,难以满足现代高精度导航定位需求的现状,提出了一种在局域站心坐标系下,通过地面移动通信基站传输气压基点修正信息,利用气压测高技术辅助地面移动网进行定位的新方法。应用此方法,可以精确确定用户垂直方向坐标,并将三维定位问题进行降维解算处理,避免地面移动网几何精度因子DOP较大的限制,从而获得更为理想的定位精度。     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

针对水下辅助导航相关匹配算法的特征区最优航迹规划

水下辅助导航中修正惯导累积误差的主要方式之一是利用水下地球物理场的分布特征进行相关匹配以实现准确定位,但是相同的匹配算法对于特征区内不同的航迹规划其性能却表现各异。针对上述问题提出了平行航迹差异度算法,实现了特征区的最优航迹和最优通道规划。水下辅助导航仿真实验表明：该算法可作为水下辅助导航相关匹配算法的一部分,而且可以有效地提高水下载体的导航精度。