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。     

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.     

改进量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载SINS/Odometer速度量测和位置量测组合导航算法的潜在缺陷,提出了改进量测算法.在分析里程计输出误差模型的基础上,将里程计标度因数误差和惯导系统安装偏差均列入状态变量,并将1 s内惯导位置增量和航位推算位置增量之差作为量测值进行组合导航.车载试验使用精度为0.02°/h的激光陀螺捷联惯导系统,采用该算法后行驶54 km,定位精度可达行驶里程的0.08％.离线分析进一步证实,改进算法可以快速估计出各项传感器误差、安装偏差和初始对准误差,从而保证系统的定位和定向精度.     

RFID辅助捷联定位系统的地铁列车组合定位系统建模与仿真

为了提高地铁列车的导航定位精度,提出了一种基于射频识别(RFID)辅助捷联惯性定位系统(SINS)的列车组合定位系统,分析了捷联系统和RFID系统的误差源,并建立了数学模型,设计了地铁列车组合导航定位算法并进行了仿真实验。仿真结果表明,所提出的RFID辅助地铁列车定位系统精度和可靠性得到提高,克服了捷联惯性系统误差随时间增大和RFID定位信息不连续的缺陷。     

基于低频射频识别技术的矿井人员定位系统的研究

低频射频识别技术是矿井人员定位系统的核心技术,以往采用高频射频技术存在着很多不足的问题,基于这种现状,将低频射频技术引进到矿井人员定位系统中来,以弥补高频射频技术存在的缺陷.就矿井人员系统的实际要求出发,对矿井定位技术进行分析,从低频射频识别技术的创新点入手,为低频射频识别技术在矿井人员定位系统的使用提供理论的基础.     

基于松组合的视觉惯性SLAM方法

研究了一种基于松组合的视觉惯性即时定位与同步构图(SLAM)方法。针对视觉特征点匹配率低问题,研究基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点的提取方法;基于ORB-SLAM的输出,结合SINS提出了一种具有回环检测功能的SLAM/SINS组合方法。利用最小二乘法估计视觉SLAM算法的尺度因子;构建SLAM/SINS的非线性卡尔曼滤波器,将视觉SLAM系统输出的位置信息经过尺度变换后作为观测量进行卡尔曼滤波,修正惯导的误差。最后利用标准数据集证明与开源的SLAM算法进行对比,结果表明,所提出的算法有比较高的定位精度,并且在移动设备上开发了增强现实软件,以增强现实为实验手段验证在较大的空间范围和环境干扰下,这种组合方法具备较好的漂移消除能力。     

基于SINS的车辆导航系统性能增强算法研究

SINS的车辆导航系统的参数误差随时间积累,使得车辆的定位融合算法存在非线性及易发散等问题,而无法长时间得到高精度、高可靠性的导航参数。本文设计了一种带速度约束条件的SINS车辆导航滤波算法来增强SINS车辆导航系统的定位精度与持续工作能力,建立了具体的系统方程与观测方程,并进行了Matlab仿真实验。仿真结果表明,该方法能够有效抑制发散现象,速度误差和经纬度误差分别能够保持在2m/s和15m的范围内,从而保证了车辆导航的精度要求。     

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。     

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.     

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。     

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.     

扩展卡尔曼滤波在组合导航中的应用

松组合导航中,采用组合导航系统(SINS)误差作为状态量,用SINS解算的位置和速度与全球定位系统(GPS)测量的位置速度之差作为量测信息.为了提高组合导航的精度在松组合导航中应用扩展卡尔曼(EKF)滤波算法,通过仿真对载体轨迹的速度、姿态、位置进行跟踪.仿真结果表明:在仿真进入8 min之后系统进入稳态,能准确跟踪载体.因此,采用基于EKF的非线性滤波能有效跟踪载体的位置、速度和姿态.     

应用于机载SAR运动补偿的SINS/GPS组合导航系统设计

针对机载SAR运动补偿的需求,以DSP为处理器设计了一套SINS/GPS组合导航系统。使用强跟踪卡尔曼滤波算法估计系统误差,利用闭环校正法进行修正,实现了SINS/GPS的数据融合。通过Matlab仿真和跑车实验验证了系统设计的可行性和有效性。该系统具有低成本、实时性和同步于SAR雷达PRF信号的优点。     

基于RFID的汽车零件运输跟踪系统设计

给出了一种基于RFID/GPRS的汽车零件运输跟踪系统的设计和实现。系统由总控中心、车载终端、客户终端、GPRS无线网及互联网等四部分组成。车载终端向总控中心发送的汽车零件RFID编码及所在的地理位置信息由总控中心处理。用户可用手机、电脑等客户终端设备,通过互联网与总控中心的服务器连接,输入RFID编号,即可查询到零件所在地理位置。由于系统使用了RFID和GPRS无线通信技术,具有较强的实时性,能够实现汽车零件在运输过程中的在线全程跟踪。     

A fast and accurate initial alignment method for strapdown inertial navigation system on stationary base

In this work,a fast an d accurate stationary alignment method for strapdown inertial navigation system (SINS) is proposed.It h as been demonstrated that the stationary alignment o f SINS can be improved by employing the multipositio n technique,but the alignment time of the azimuth error is relatively longer.Over here,the two-posi tion alignment principle is presented.On the basis of this SINS error model,a fast estimation algorithm of the azimuth error for the initial a lignment of SINS on stationary base is derived f ully from the horizontal velocity outputs and the output rates,and the novel azimuth error estimatio n algorithm is used for the two-position alignment. Consequently,the speed and accuracy of the SINS' s initial alignment is enhanced greatly.The computer simulation results illustrate the efficiency of this alignment method.     

A fast and accurate initial alignment method for strapdown inertial navigation system on stationary base

In this work,a fast and accurate stationary alignment method for strapdown inertial navigation system （SINS） is proposed. It has been demonstrated that the stationary alignment of SINS can be improved by employing the multiposition technique,but the alignment time of the azimuth error is relatively longer. Over here, the two-position alignment principle is presented. On the basis of this SINS error model, a fast estimation algorithm of the azimuth error for the initial alignment of SINS on stationary base is derived fully from the horizontal velocity outputs and the output rates, and the novel azimuth error estimation algorithm is used for the two-position alignment. Consequently, the speed and accuracy of the SINS＇ s initial alignment is enhanced greatly. The computer simulation results illustrate the efficiency of this alignment method.     

基于RFID技术的无线定位系统

RFID是一种非接触式自动识别技术,它的应用非常广泛。SpotON系统、LANDMARC系统都是基于RFID的无线定位系统。文章介绍了RFID用于室内定位的4种不同的定位模式,同时介绍了采用RFID技术来简化对WLAN基础设施进行管理的思科无线定位解决方案。该解决方案可从WLAN基础设施内部跟踪数千个无线设备,从而简化WLAN管理,有效提高网络扩展性。