INS/GPS/电子罗盘组合导航系统研究

根据船舶导航系统对导航精度的要求,利用联邦卡尔曼滤波技术,分别确立了INS/电子罗盘子滤波器和INS/GPS子滤波器的组合模式,设计了船舶INS/GPS/电子罗盘组合导航系统;仿真结果表明,将联邦卡尔曼滤波理论应用于INS/GPS/电子罗盘组合导航系统可以获得较为满意的导航精度.     

车载INS/GPS组合导航系统建模与仿真

为了准确地对车辆进行定位,实现导航功能,将两种常用的导航定位技术GPS定位导航技术与惯性导航技术进行组合,介绍了INS/GPS组合导航系统的仿真方案。因车载组合导航系统对精度的要求不是很高,采用低成本的机械陀螺和加速度计作为惯性导航系统的测量器件。INS/GPS组合导航系统采用位置和速度组合模式,分别给出纯INS,纯GPS,组合导航系统的位置误差比较。结果分析表明,组合导航系统精度高于INS和GPS分别独立工作时的精度。     

路网辅助的车载INS/GPS组合导航方法

针对车载INS/GPS组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,提出了将车辆行驶的路网约束作为虚拟传感器,采用多传感器数据融合的方式,与INS和GPS组成INS/GPS/路网组合导航系统.当GPS失效时,使用路网辅助INS.仿真结果表明,在GPS无效时间段,该方法能有效减小系统定位误差.     

路网辅助的车载INS/GPS组合导航方法

针对车载INS/GPS组合导航系统在GPS无效时精度迅速下降的问题,提出了将车辆行驶的路网约束作为虚拟传感器,采用多传感器数据融合的方式,与INS和GPS组成INS/GPS/路网组合导航系统.当GPS失效时,使用路网辅助INS.仿真结果表明,在GPS无效时间段,该方法能有效减小系统定位误差.

     

无地面基准的相对导航系统设计与仿真

在无地面基准的机群编队飞行JTIDS/INS组合导航系统中,采用新的相对坐标系建立方法克服了绝对位置偏差对相对导航定位精度的影响,同时在原有的TOA观测量的基础上增加了DOA观测量,采用UKF非线性滤波算法进行系统滤波器设计,进一步提高了相对定位精度,并设计了JTIDS/INS组合导航仿真软件平台.仿真结果表明,该方法在收敛速度和定位精度方面都有很好的性能.     

基于结构分解的GPS/INS组合导航粒子滤波技术

针对粒子滤波应用于GPS/INS组合导航系统时难以保证滤波实时性的问题,提出一种基于线性/非线性结构分解的改进粒子滤波算法.改进算法对状态方程进行线性/非线性结构分解,分别采用重点采样和线性卡尔曼方式进行一步预测递推,充分发挥粒子滤波和卡尔曼滤波的特点,有效降低了粒子滤波的计算量,在保证GPS/INS组合导航系统滤波精度的条件下提高了组合滤波的实时性.     

基于cubature Kalman filter的INS/GPS组合导航滤波算法

INS/GPS组合导航系统的本质是非线性的,为改善非线性下INS/GPS组合导航精度,提出将一种新的非线性滤波cubature Kalman filter（CKF）应用于INS/GPS组合导航中.为此,建立了基于平台失准角的非线性状态模型和以速度误差及位置误差描述的观测模型,分析了CKF滤波原理,设计了INS/GPS组合滤波器,对组合导航非线性模型进行了仿真.仿真结果显示,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）,CKF降低了姿态、位置和速度估计误差,CKF更适合于处理组合导航的状态估计问题.     

智能车辆中的INS/GPS组合导航技术

自主驾驶与辅助导航是目前智能汽车领域的一个热点.本文研究了一个由INS/GPS组合导航的智能车辆系统.该系统由GPS和INS组合实现,其核心算法是用卡尔曼滤波实现GPS和INS的数据融合.通过对INS的辅助,使这个组合导航系统具备容错能力,仿真结果表明,该组合系统满足定位和导航的功能.     

一种改进的高精度组合导航滤波算法仿真

在INS/GPS组合导航系统的研究中,为了解决非线性滤波算法在系统模型不确定情况下出现的滤波精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种将强跟踪滤波算法与容积卡尔曼滤波算法(CKF)相结合的组合导航滤波算法(SMFCKF).SMCKF算法将强跟踪滤波算法中的多重次优渐消因子引入到CKF算法的状态预测协方差矩阵中,对不同的状态通道进行相应的渐消.通过建立INS/GPS组合导航系统的非线性模型,对改进的滤波算法进行仿真,结果表明改进的滤波算法提高了滤波精度和鲁棒性,滤波效果优于CKF算法,适合应用于INS/GPS组合导航系统中,为飞行器组合导航优化提供了参考.     

神经网络在MEMS-IMU/GPS组合导航中的应用研究

针对基于MEMS传感器组成的INS/GPS组合中GPS信号缺失的情况下,系统误差瞬时增大,滤波迅速退化无法继续工作的问题,本文提出利用神经网络辅助INS/GPS导航系统以解决这一问题的方法.该方法首先建立系统模型,用组合导航的输入作为网络模型的输入,通过网络训练得到输出需要参数,结合卡尔曼滤波用于组合导航以继续使导航系统工作,仿真结果表明该方法可行和有效性的.