机载北斗/GPS/SINS组合导航系统软硬件设计

针对单一导航导航系统在导航精度、稳定性、设备成本以及导航信息完备性等方面的局限性,设计了卫星导航/惯性导航组合导航系统;针对GPS导航系统受制于人及北斗导航系统发展尚不完善的特点,提出了基于北斗/GPS/SINS的军用机载组合导航系统软硬件设计;搭建了北斗/GPS/SINS组合导航系统硬件平台,采用基于不确定度的加权平均数据融合算法提高组合导航系统的导航可靠性和准确性;仿真结果表明,该组合导航系统稳定性好,可靠性高,定位准确。     

SINS/GPS/BDS紧耦合系统研究

随着北斗卫星组网的推进,SINS/GPS/BDS组合导航系统应用前景广阔。针对SINS/GPS/BDS紧耦合系统,首先研究了紧耦合系统的卡尔曼滤波算法,在此基础上与松耦合系统、纯惯导进行比较,对SINS/GPS/BDS紧耦合系统性能进行仿真研究,最后利用残差检验法对紧耦合系统的故障检测性能进行了仿真;结果表明,紧耦合系统具有优越的性能,采用紧耦合系统能扩大组合导航系统的应用范围,便于故障检测。     

基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法研究

在旋翼无人机组合导航中,针对缺乏GPS作为导航信号源的室内飞行环境,为了达到精确定位的目的,提出一种基于SLAM（simultaneous localization and mapping）的旋翼无人机组合导航算法。首先,引入双线性插值算法,实现基于扫描匹配的即时定位与地图构建;其次,对陀螺仪、加速度计和磁罗盘建立捷联惯导系统误差模型,针对旋翼无人机的使用环境对误差模型进行简化;最后,应用联邦卡尔曼滤波算法,设计组合导航系统模型,将SLAM算法和捷联惯导系统估计出的位置数据进行融合。仿真结果表明所设计基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法能够进一步提高组合导航系统对旋翼无人机位姿估计的精度。     

基于MEMS-SINS/GPS的组合导航系统设计

针对小型无人机导航系统低成本、微小型、高效性的特点,提出了基于捷联惯导(SINS)\卫星定位(GPS)的组合导航系统设计方案,深入研究了组合导航系统的关键技术;分析了MEMS传感器误差对导航系统的影响,建立了系统误差模型;采用利于工程实现的基于位置、速度误差作为状态向量,以松耦合方式进行集中式Kalman滤波,对SINS/GPS信息进行融合,避免了传统SINS系统状态模型非线性,滤波器设计困难的问题;最后对系统进行了仿真;仿真结果表明,该组合导航系统成功抑制了SINS系统的积累误差,提高了导航精度与可靠性,具有广阔的应用前景。     

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。     

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.     

基于多假设解分离算法的BDS/SINS紧组合完好性监视

完好性是民航基于性能的导航（PBN）运行的关键性能要求,是导航安全性的重要支撑。北斗导航系统（BDS）/惯性导航系统（SINS）紧组合导航系统将SINS信息加入到完好性监视中,增加了冗余信息,通过多假设解分离算法进行故障卫星的检测与隔离,满足民航特定飞行阶段高完好性要求。论文利用BDS接收机接收到的BDS卫星数据,通过设置飞行轨迹,模拟卫星故障,对BDS/SINS组合导航系统的完好性算法进行测试验证。实验结果表明,基于多假设解分离方法的BDS/SINS紧组合导航系统可以较好地实现故障卫星的检测与隔离,保护限计算符合预期。     

BDS/SINS紧耦合组合导航技术仿真研究

研究北斗卫星导航系统定位精度优化问题.由于单一北斗系统不能满足飞行器导航要求,为了增强系统可靠性、实时性和抗干扰能力,针对卫星系统导航信号通视性差、易失锁和数据更新频率低等问题,提出了机载紧耦合BDS/SINS组合导航技术.对BDS和SINS的误差模型进行分析,构造了利用伪距和伪距率的状态方程和量测方程.仿真结果表明,紧耦合组合导航系统精度和可靠性更高,在少星条件下仍能满足载体导航需求,并弥补了BDS单一导航的不足.     

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。     

基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。     

MEMS SINS-GPS组合导航系统设计

为实现满足中低精度要求的低成本导航系统,选用MEMS惯性传感器研制了捷联式惯性导航系统(SINS);针对MEMS惯性传感器噪声较大和惯性导航系统误差随时间迅速累积的问题,利用小波对MEMS陀螺信号进行了降噪处理,并采用SINS-GPS卡尔曼滤波组合导航系统以消除惯导系统的误差累积,输出较高精度的速度、位置信息.对SINS和组合导航系统进行了仿真实验,实验结果表明所建系统的长时间导航性能有一定改善.     

一种应用磁强计提高导航系统航向精度的方法

针对静止与匀速运动状态下低成本SINS/GPS组合导航系统航向角可观性差的问题,采用磁强计与低成本SINS/GPS构成新的组合导航系统,以提高系统的航向精度.给出了完整的组合导航系统卡尔曼滤波模型,利用Simulink进行了仿真实验.仿真结果表明:在静止与匀速运动状态下,SINS/GPS组合导航系统航向角误差发散,而SINS/GPS/磁强计组合导航系统的航向角有效收敛.利用某型系统进行了静态实验,实验表明:在传感器精度较差的条件下,SINS/GPS/磁强计组合系统航向角仍可以有效收敛,收敛后姿态角误差标准差小于0.2.静态实验验证了该方法在实际应用中的有效性.     

基于DSP与FPGA的嵌入式组合导航计算机系统设计

为了满足SINS/GPS组合导航系统高精度、低功耗、小型化的需求,设计出基于DSP和FPGA架构的嵌入式导航计算机平台。首先,描述了导航计算机系统的总体架构,提出了导航计算机硬件总体设计方案,并阐述了导航信息处理模块和数据采集通信模块;其次,设计了Kalman组合滤波器,描述了组合导航系统软件流程;最后,进行样机实证试验。实验结果表明,该系统可以实时高效完成外围传感器信息数据采集、实时导航解算、Kalman滤波、上位机的指令读取等任务,满足SINS/GPS组合导航系统对导航计算机的性能需求。     

基于ARM的移动机器人组合导航系统设计与实现

为了实现室外自主移动机器人的导航定位需求,利用微惯性测量单元(MIMU)和全球卫星定位系统(GPS)接收机,设计并实现了一种基于ARM Cortex M4内核的SINS/GPS组合导航系统。详细介绍了系统硬件组成、软件结构,并在此基础上实现了Kalman滤波的SINS/GPS组合导航算法。将该组合导航系统安装于旅行者II移动机器人,采用差分GPS对组合导航系统性能进行评估。实验结果表明:该系统具有较高的精度,达到了设计要求,具有良好的实用性。     

ARM+FPGA的双模导航接收机硬件平台设计

卫星导航系统能够为广大用户提供全天时、全天候、高精度的导航、定位和授时服务.本文介绍一种基于ARM+FPGA架构的GPS/BDS双模导航接收机的设计方法.该设计分为3部分:射频部分电路设计、FPGA部分电路设计和ARM电路设计.其中,射频部分主要完成GPS/L1频点、BD2/B1以及B3频点卫星信号的下变频及采样.FPGA部分做信号处理,ARM负责信息处理.经过测试,此设计是可行的,能够达到导航接收机对于定位和授时精度的要求.     

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.     

矿井组合导航系统的设计与应用

针对矿井捷联式惯性导航系统（SINS）误差累计的问题,提出了一种基于射频位置修正技术的矿井组合导航系统。系统将射频标签存储的实际位置和SINS解算位置的差值作为量测量,利用Kalman滤波器估计并补偿SINS存在的陀螺漂移和加速度计零偏。该方法在修正点对误差估计精度高,收敛速度快,能够对SINS累计误差进行一次性修正。     

基于MLP神经网络改进组合导航算法

为解决GPS信号失锁条件下,GPS/INS(inertial navigation system)组合导航系统解算精度降低甚至发散的问题,提出采用多层感知机神经网络(multilayer perceptron neural networks,MLPNN)来辅助组合导航系统.在GPS信号有效时对神经网络进行训练,在GPS...     

无人飞行器的北斗卫星组合导航算法研究

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统,为促进北斗卫星系统在导航方面的运用,降低我国导航方面对GPS的依靠,从而进一步降低成本,提高无人飞行器的导航精度,本文对捷联式惯性导航系统（INS）和北斗定位导航系统的组合导航算法进行了研究,通过惯性导航系统的原理和导航解算的过程,选择惯导系统和北斗系统的速度、位置差值作为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,利用无迹卡尔曼滤波得到惯导系统状态量和惯性敏感器的误差,对惯导系统进行误差补偿,从而实现无人飞行器的高精度导航控制.并使用Matlab进行仿真,得出高精度的模拟输出轨迹.     

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。