惯性系下GPS/SINS紧组合导航算法研究

针对新一代远程空空导弹的特点,研究了在导弹发射惯性坐标系下,基于伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和量测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中GPS/SINS紧组合导航算法有较高的导航精度。     

面向紧耦合导航的伪距/伪距率高精度快速算法

INS/GPS紧耦合导航中将卫星伪距、伪距率作为观测量,而伪距、伪距率中的误差影响了组合导航系统的输出精度,其运算量大,制约了紧耦合导航系统数据率的提高。文中通过实测数据探讨了紧耦合导航中伪距、伪距率的误差来源,并使用相对伪距、伪距率消除其中的接收机误差项。在此基础上提出利用Hermit分段3次插值法实现对卫星位置的快速解算,得到一种面向紧耦合导航的伪距、伪距率高精度快速估计算法。实验结果表明,该算法有效提高了伪距、伪距率的计算精度与速度。     

提高SINS/GNSS组合导航系统定位精度的方法研究

单纯依赖单一的导航手段难满足高精度的导航需求,因此,将捷联惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)有效组合,实现优势互补。SINS/GNSS组合导航系统的数据处理一般采用卡尔曼滤波实现,当组合导航系统模型足够准确时,滤波性能较好,当导航系统模型存在误差或发生变化时,新的量测值对滤波估计值的修正作用下降,而旧的量测值的修正作用相对上升,从而导致滤波精度下降。针对上述问题,基于集中式卡尔曼滤波结构的SINS/GNSS组合导航系统,本文提出一种新方法,新方法在梯度方向上进行估计迭代,从而修正模型误差对滤波精度的影响,提高导航定位精度。实验结果表明,当导航系统模型和量测方程存在误差或发生变化时,新方法仍可以为导航系统提供有效的定位精度,满足高空长航时系统需求。     

旋转GNSS双天线/MIMU紧组合系统算法

为了提高旋转全球卫星导航系统(GNSS)短基线双天线/微惯性测量单元(MIMU)组合系统的定向精度,该文构建了其紧组合系统。紧组合算法将GNSS的伪距、伪距率和载波相位作为旋转GNSS双天线/MIMU组合系统的观测量,用扩展卡尔曼滤波进行估计,估计得到的状态量对系统进行闭环反馈,最后得到组合系统的定向结果。对旋转GNSS双天线/MIMU组合导航系统的船载试验数据进行了紧组合离线解算,结果表明,当GNSS基线为0.3 m时,组合系统的航向误差小于1°,俯仰角和横滚角误差小于0.1°。     

无源北斗3星/惯导组合导航数据融合算法研究

本文针对北斗卫星定位系统和惯性导航系统设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,引入前后滤波伪距之差作为观测量是本文的一个创新.文中首先对组合导航系统的定位精度进行了分析,然后基于提出的滤波定位模型和高稳定度的用户时钟,结合北斗系统的热备份星,在三星共视下实现了对惯导的闭环反馈校正设计,提高了滤波的稳定性,使的滤波后定位精度得到提高.三星闭环反馈校正设计也是本文第一次尝试.最后通过仿真说明引入前后滤波伪距之差观测量可以将钟差由不可估计变为可估计,改善了组合系统的稳定性,也通过仿真说明本文三星闭环反馈校正设计的可行性.     

CDKF在GPS/SINS组合导航系统非线性模型中的应用

GPS/SINS组合导航系统模型的非线性会导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的估计精度降低。而中心差分卡尔曼滤波（CDKF）的新型非线性滤波方法,则利用插值公式对非线性系统的状态估计进行逼近,从而减小线性化误差对系统精度的影响。针对GPS/SINS导航系统的特点,建立了一种非线性误差模型,并将EKF与CDKF分别应用于组合导航系统模型中进行仿真比较。仿真结果表明,该算法简单易实现,且能满足系统在非线性模型下的导航要求,并具有较高的精度和收敛性。     

面向民用航空的SINS/DGPS组合导航融合方法

针对单频点地基增强系统不能满足飞机CAT III类精密进近与着陆导航需求问题,提出一种机载差分GPS(DGPS)与捷联式惯性导航系统(SINS)紧组合导航工作模式,利用SINS提高组合后系统的导航特性。分析了SINS/DGPS紧组合滤波模型,并构建了紧组合导航状态方程和量测方程,利用改进的Kalman滤波器对滤波状态进行最优估计与补偿。进行了计算机仿真与实际系统验证实验,实验结果表明,SINS/DGPS组合导航系统中,当卫星信号不可用时,利用SINS具备的自主性能够提高导航系统的连续性和可用性,同时组合导航系统位置误差标准差相比机载DGPS单系统减小了50%以上,提高了导航系统位置引导精度。     

无源北斗/惯导两级滤波闭环组合算法

针对北斗卫星定位系统和惯性导航系统的组合设计组合导航卡尔曼滤波定位算法,引入伪距率作为观测量,基于高稳定度用户时钟,提出了双星下用两级滤波器对惯导进行闭环校正的闭环组合设计方案。其最大的优点是能根据收星情况稳定地在闭环和开环方式之间转换,这是采用惯导模型设计滤波器所不具有的。最后通过仿真说明本文方案有效地提高了丢星时组合导航系统的滤波定位精度,能够有效校正惯导的姿态误差角,并以较高的精度估计用户的三维速度。     

北斗组合动态定位算法稳定性分析

该文针对北斗卫星定位系统和惯性导航系统提出组合导航卡尔曼滤波定位算法,对组合导航滤波算法的可控性、可观性进行了分析,并用数值分析方法从可观性定义出发分析了各个状态的可观测度,从稳定性的定义出发分析了组合算法的稳定性和渐进稳定性.由于双星时不能对钟差滤波,所以对滤波定位观测模型进行了改进,引入伪距率和惯性器件输出的加速度作为观测量.仿真表明改进方案大大提高了组合定位系统的工作稳定性,抗突发性误差的能力提高了一个数量级,而且双星的情况下可以对钟差滤波.     

GNSS接收机的伪距平滑技术研究

伪距测量是GNSS接收机的关键技术,对导航定位的精度具有重要影响。为了提高伪距测量的精度,主要从不同的角度详细研究了2种伪距平滑技术:载波相位平滑伪距算法、基于自适应卡尔曼滤波的伪距平滑算法,阐述了2种算法的原理和使用方法;并将其应用于工程实践,给出了试验数据和曲线。试验结果表明,该2种算法各有优点,均可以很好地提高伪距测量的精度,对GNSS接收机的精确定位和导航具有一定的现实意义。     

SINS/GNSS/CNS组合导航系统半物理仿真研究

本文构建了一个 SINS/GNSS/CNS 组合导航系统半物理仿真平台,通过模拟飞机的真实飞行轨迹,在综合考虑各导航源真实误差特性的基础上,采用基于联邦自适应卡尔曼滤波算法,对组合导航系统进行了半实物仿真。仿真结果表明,该方法具有很强的实用性,可以推广到其他组合导航系统的半物理仿真设计中。     

SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计

为了提高SINS/GNSS组合导航系统的全局性能,考虑加速度与高斯包络对激光多普勒测速仪的影响,提出SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计方法。通过分析SINS/GNSS组合导航系统工作原理,明确SINS/GNSS组合系统状态;采用预先梯度评估方法,对梯度方向进行估计迭代,以提高导航定位精度,将获取的方位偏差代入卡尔曼滤波器中进行处理,保证SINS/GNSS组合导航系统实际应用的可靠性;获取对应费希尔信息矩阵,采用正弦信号的圆频率估计方差获取CRLB;分析激光多普勒测速仪测速过程中存在的问题;在信号成分参数分解前提下,将各距离门回波近似看作多个Chirp分量合成信号,对距离压缩后的数据实施自适应Chirplet分解,完成激光多普勒测速仪参数估计。实验结果表明:所提方法能够得到准确的参数估计数值,为SINS/GNSS组合导航系统的有效应用提供理论参考。     

捷联式重力无源导航系统

为了满足水下运载体长航时、高精度、低成本的导航需要,提出由激光陀螺单轴旋转捷联惯性导航系统、计程仪、深度计、光纤陀螺捷联式重力仪和数字重力异常图组成的捷联式重力无源导航系统。运载体的位置由激光陀螺单轴旋转捷联惯性导航系统给出;光纤陀螺捷联式重力仪、计程仪和深度计组成水下捷联式重力测量系统,以激光陀螺单轴旋转捷联惯性导航系统提供的位置信息、计程仪提供的速度信息和深度计提供的水深信息作为观测量,应用扩展卡尔曼滤波计算出东、北、天坐标系下加速度计比力值,使用低通滤波实时获得重力值和重力异常值。根据存贮在计算机中的数字重力异常图,运用相关极值法,计算得到运载体位置。2019年底,捷联式重力无源导航系统进行了长时间船载试验,对该系统试验数据进行了离线处理。试验结果表明,在匹配海域内,运载体位置误差小于1个重力异常图格网大小。     

直升机高精度长航时自主定位方法研究

为满足武装直升机高精度长航时自主定位的要求,设计了一种多普勒雷达/光纤捷联惯导/气压高度表的组合导航系统.根据各传感器的误差特性建立了组合导航系统的数学模型,针对多普勒雷达系统的失锁、测速异常等问题设计了一种基于双层容错结构的卡尔曼滤波算法.最后对设计的组合导航原理样机进行了长航时的地面跑车试验,跑车结果表明该系统长航...     

机载航电系统中多源信息模糊自适应融合技术

为了保障导航的精度与可靠性,目前常采用多源信息融合导航。针对ADS/IRS/GPS组合导航系统,采用基于自适应信息分配的联邦滤波结构处理信息融合问题,并把模糊推理技术融入到ADS/IRS卡尔曼滤波器中,对IRS/GPS子滤波器采用紧组合模式,上述结构算法能对多源导航信息进行最优融合与处理。建立了ADS/IRS模糊自适应卡尔曼滤波模型以及IRS/GPS紧组合滤波模型,设计了自适应信息分配的联邦滤波算法,并进行了仿真,仿真结果验证了设计算法的有效性。     

SINS/GNSS/JTIDS紧耦合组合导航技术研究

采用紧耦合技术、非等间隔分散滤波等方法,设计完成 SINS/GNSS/JTIDS 组合导航系统信息融合算法,并在实验室条件下进行了仿真,结果表明系统的滤波算法可靠,导航精度高。     

SINS/视觉组合导航系统融合算法

捷联惯性导航系统(SINS)/视觉组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型必须准确已知。对于SINS/视觉组合导航系统,获取量测信息需经图像处理、特征点提取和匹配等过程,使量测噪声统计模型不完全可知,这会导致卡尔曼滤波器的估计精度下降。因此,该文提出一种改进的自适应两级卡尔曼滤波,根据求解遗传因子的不同方法对传统自适应两级卡尔曼滤波进行改进。改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,且二者具有统一的滤波框架。仿真结果表明,改进的自适应两级卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度高,有效解决了SINS/视觉组合导航系统因噪声统计模型不准确导致的精度下降问题。     

光纤陀螺温度漂移自适应网络模糊推理补偿

温度漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素之一。在对光纤陀螺温度漂移特性进行实验分析的基础上,对零偏温度漂移进行了多项式拟合补偿。为了解决传统曲面拟合方法无法精确描述标度因数温度漂移与温度、转速之间的关系导致其补偿精度低的问题,提出了一种基于自适应网络模糊推理的光纤陀螺温度漂移补偿新方法。该方法基于模糊逻辑,结合最小二乘和误差反向传播混合算法,设计了自适应网络模糊推理系统,从而有效提高了光纤陀螺温度漂移补偿精度。实验结果表明,在-30～60 ℃温度范围和-165～165 （）/s 载体角速率范围,应用新方法对光纤陀螺温度漂移进行补偿,得到的训练误差均方根不超过0.003 （）/s,预测误差均方根不超过0.005 （）/s。