SINS/DGPS组合导航系统

首先介绍了新型组合SINS/DGPS系统原理图及组合导航系滤波算法。SINS和DGPS采用位置、速度综合模式,提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法,使用卡尔曼滤波技术,给出了数字仿真结果并对结果进行了分析。     

一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法

组合导航系统的数字仿具对于系统、方案论证有着重要的意义，目前国内各种期刊当中关于SINS／GPS组合导航方面的文章都较少涉及数字仿真的算法，针对这种情况，在查阅有关文献、上机实验的基础上，文中总结出了一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法。SINS和GPS采用位置、速度综合模式，使用卡尔曼滤波技术，给出了数字仿真结果，并对结果进行了分析。     

SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为提高捷联惯导系统SINS和全球定位系统GPS的精度和可靠性,研究了SINS和GPS的原理,建立了SINS/GPS系统的状态方程和位置速度误差量测方程;并采用卡尔曼滤波算法实现了SINS/GPS的组合导航.Matlab仿真结果证明,采用Kalman滤波实现SINS/GPS组合导航,其精度得到大大提高;且采用SINS/GPS组合导航系统,克服了SINS惯性导航难以长时间独立工作的缺点,解决了GPS易失锁、难以实时控制的不足,保证了导航系统的实时性及较高的精度和可靠性.     

GPS/SINS紧组合导航系统信息融合技术研究

为了提高复杂环境条件下导弹的导航精度,以GPS/SINS紧组合导航系统为研究对象,首先研究了GPS/SINS紧组合导航系统的数学模型;然后对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的算法进行了详细的分析;最后将这两种滤波算法应用到GPS/SINS紧组合导航系统中。系统仿真结果表明,UKF在位置、速度的估计精度上均优于EKF,并且UKF具有更好的稳定性和收敛性。     

惯性基高精度组合导航方法研究与仿真

研究了一种基于捷联惯性导航系统(SINS)的高精度组合导航方法;选取SINS的系统误差作为组合导航系统状态,利用天文导航系统(CNS)输出的姿态矩阵和SINS输出信息计算得到的等效姿态矩阵来构造量测,设计SINS/CNS组合导航算法;利用SINS与北斗卫星导航系统(RDSS)各自的位置输出构造量测,设计SINS/RDSS组合导航算法,从而,利用联邦卡尔曼滤波技术设计SINS/CNS/RDSS组合导航算法;仿真结果表明,惯性基SINS/CNS/RDSS组合导航方法具有较高的导航定位精度,工程应用前景良好。     

GPS/SINS组合导航系统与实现

GPS/SINS(捷联惯性导航系统)组合导航系统是目前较为理想的导航定位系统并在许多领域得到广泛的应用;针对GPS/SINS组合导航系统的实际工程应用背景,建立了该组合导航系统的状态方程与量测方程,设计了组合导航系统的降阶卡尔曼滤波模型以及闭环修正卡尔曼滤波模型;为了验证上述模型,进行了相关的静态试验与动态试验,各导航参数的试验变化曲线证明:该系统模型可行,组合系统的精度完全满足实际需要.     

GPS/SINS/Odometer组合导航系统的研究

针对全球定位系统(GPS)和捷联惯性导航系统(SINS)组成的车载导航系统在GPS失效时精度会快速下降的问题,提出了GPS/SINS/Odometer(里程计)组合导航定位系统,采用联邦卡尔曼滤波对SINS进行误差估计并作反馈校正。当GPS无效时,就可以使用里程计辅助SINS。实验结果表明,在GPS失效的时间段内,该组合系统可以有效地抑制SINS的误差发散,并将其误差限制在较低的水平,保证了组合导航系统的精度与可靠性。     

卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。     

自适应联邦卡尔曼滤波在机器人组合导航系统中的应用研究

利用里程计(OD)与全球定位系统(GPS)辅助捷联惯性导航系统(SINS)构成一种高可靠性的组合导航系统.推导并建立了局部滤波器的数学模型,并针对联邦滤波器在载体发生异常扰动时滤波精度较低的问题,设计了基于SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦滤波器,有效补偿了系统异常扰动或动力学模型误差.仿真模拟了机器人的全航线运行轨迹进行验证,仿真结果表明,SINS/GPS/OD组合导航系统的自适应联邦卡尔曼滤波算法与相同组合导航系统的非自适应联邦卡尔曼滤波算法相比,在保障机器人导航定位可靠性及容错能力的前提下,能有效抑制异常扰动的影响,导航精度得到进一步改善.     

低成本SINS/GPS组合导航系统方案

低成本捷联惯性导航系统SINS、GPS硬件和相应的组合导航算法已经开始成熟,但仍然缺少简单可行的、完整的组合系统方案.针对低成本SINS\GPS组合导航设计了一套完整的方案.首先利用GPRS和TCP/IP通信链路实时传输GPS差分数据,提高GPS定位精度.用计算机串口接收SINS\GPS数据,并利用计算机时间使SINS和GPS数据同步.然后给出了SINS速度和位置更新的简化算法,由于低成本SINS无法确定航向角,所以使用SINS自带的姿态和航向参考系统输出的航姿信息.最后阐述了方案采用的组合导航数据融合卡尔曼滤波模型,并以RTK定位数据为参考真值进行了车载实验,实验表明组合系统更加稳健,定位精度明显提高.     

一种自适应滤波方法在捷联惯导系统大失准角初始对准中的应用

为了对静基座大失准角捷联惯导系统(SINS)进行初始对准,建立了在静基座下基于四元数的SINS非线性误差模型。该误差模型无需对姿态误差角进行小角度假设。为了在观测噪声方差未知的情况下估计SINS失准角,提出一种在线估计观测噪声方差矩阵的自适应扩展卡尔曼滤波方法。仿真结果表明,该自适应滤波方法能在观测噪声方差未知的情况下有效地对静基座大失准角SINS进行初始对准。     

捷联惯导系统静基座初始对准精度分析及仿真

在利用卡尔曼滤波器对捷联惯导系统（SINS）进行静基座初始对准中,由于系统的不完全可观测性,使得有些状态没有滤波效果,有些状态的估计精度受到限制。对SINS静基座初始对准卡尔曼滤波方程进行了可观测性分析,提出了状态降阶的处理方法,并得到了各状态估计的极限精度公式。最后进行了软件仿真,仿真结果表明：降阶滤波器和全降阶滤波器的估计精度基本相同,但足前者计算量更小,并且在滤波计算中能够消除不可观测状态的不利影响。     

一种改进的联合滤波方法在车载SINS/GPS中的应用

提出了一种改进的联合滤波方法,即通过滤波器的方差值和故障检测函数,调节局部滤波器的信息分配,来改善总的滤波效果;通过设计牟载SINS／GPS组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器,给出其滤波算法,对其进行理论分析及计算机仿真,结果表明,应用该改进的联合滤波方法可大大提高车载SINS／GPS组合导航系统的定位精度及容错能力。     

A Filtering Approach Based on MMAE for a SINS/CNS Integrated Navigation System

This paper explores multiple model adaptive estimation (MMAE) method, and with it, proposes a novel filtering algorithm. The proposed algorithm is an improved Kalman filter-multiple model adaptive estimation unscented Kalman filter (MMAE-UKF) rather than conventional Kalman filter methods, like the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF). UKF is used as a subfilter to obtain the system state estimate in the MMAE method. Single model filter has poor adaptability with uncertain or unknown system parameters, which the improved filtering method can overcome. Meanwhile, this algorithm is used for integrated navigation system of strapdown inertial navigation system (SINS) and celestial navigation system (CNS) by a ballistic missile's motion. The simulation results indicate that the proposed filtering algorithm has better navigation precision, can achieve optimal estimation of system state, and can be more flexible at the cost of increased computational burden.      

状态切换CDKF算法及其在低成本紧组合导航系统中的应用

成本SINS/GPS紧组合导航系统在大失准角情况下出现的滤波发散现象,建立了基于乘性四元数的非线性导航系统误差模型,并提出一种基于乘性四元数的状态切换中心差分卡尔曼滤波算法.该算法通过在均值四元数计算过程中引入修正的罗德里格参数进行状态切换,解决了传统中心差分卡尔曼滤波算法中对于四元数正交规范化的限制.仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效实现对于载体运动状态的在线估计,且与无迹卡尔曼滤波算法相比,具有更高的滤波精度.     

GPS/SINS/偏振光组合导航的模糊控制算法研究

针对在组合导航中扩展卡尔曼滤波器(EKF)会发散的问题,采用了一种基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)方法,通过模糊控制器来计算指数加权因子,实时对量测噪声的大小进行调整,保证滤波精度,有效抑制滤波过程的发散问题;针对GPS无法提供姿态角进行组合解算的情况,使用偏振光与SINS的组合进行姿态解算;通过对GPS/SINS/偏振光组合导航系统进行仿真,将基于模糊控制的自适应卡尔曼滤波算法(FAKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行对比验证,东、北、天向位置上分别提升精度56.81%、65.17%、45.99%,东、北、天向速度上分别提升精度46.99%、54.01%、43.82%,俯仰角、航向角分别提升精度58.01%、53.58%,验证了该方法的优势。     

基于信息补偿的自适应联邦滤波算法

针对采用标准卡尔曼滤波器必须知道系统噪声统计特性的局限性,研究了一类系统噪声未知情况下的自适应联邦滤波方法,指出了自适应滤波方法应用于联邦结构时应当注意的问题,提出了一种基于信息补偿的自适应联邦滤波算法。SINS／BDS／GPS组合导航系统的仿真结果表明,该方法可以有效抑制系统噪声未知情况下的滤波发散现象,提高了滤波的稳定性和估计性能。     

基于自适应扩展kalman滤波的SINS/GPS深组合研究

针对SINS/GPS组合导航系统噪声随时间变化引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出了一种噪声统计特性在线估计的自适应扩展卡尔曼滤波算法。算法首先基于新息序列实现了对观测噪声协方差的实时估计,然后基于系统方程采用协方差匹配算法完成了对过程噪声的实时跟踪。算法中尺度因子的引入进一步减小了泰勒展开造成的高阶截断误差,提高了滤波精度。仿真实验结果说明,与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法能够实现对过程和观测噪声的完全估计,鲁棒性和精度都有明显提高。     

基于MCC的鲁棒高阶CKF在组合导航中的应用

针对高阶容积卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下滤波精度下降的问题,提出了一种新的基于Maximum Correntropy Criterion（MCC）的鲁棒高阶容积卡尔曼滤波算法。考虑到高阶容积规则可以较好地解决非线性问题,在高阶容积滤波的基础上,结合统计线性回归模型对量测更新过程进行重构,利用MCC估计算法实现状态的量测更新,同时解决了系统的非线性和非高斯问题。将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中,仿真结果表明,核宽的选取对算法的滤波性能有较大的影响,在高斯混合噪声条件下,所提算法相比传统高阶容积卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性和更高的滤波精度。