强跟踪UKF 在高动态组合导航中的应用

为解决载体在高动态下大幅度运动出现的滤波发散问题,提出强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking uncented Kalman filter,STUKF)算法。分析组合导航模型和研究经典的无迹卡尔曼滤波(uncented Kalman filter,UKF) 算法,将强跟踪UKF 算法应用于SINS/GNSS 组合导航系统,并与经典UKF 算法和衰减记忆UKF 算法进行比较。 分析结果表明：该强跟踪UKF 算法性能较好,能明显缩短滤波时间,减小速度误差和位置误差,从而提高组合导航 的准确性和稳定性。     

SINS/GPS组合导航中的一种高精度时间同步方案

时间同步误差是高精度SINS/GPS组合导航系统中的一个重要误差源.介绍了一种基于美国NI公司PXI-6608计数器/定时器的一种高精度时间同步方案,其同步精度可以达到400ns.该方案可用于航空摄影等高精度应用场合.     

压缩传感理论在GPS/SINS组合导航中的应用

GPS/SINS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,是当今组合导航技术应用的主要方式.由于组合导航系统复杂度的增加,导致存储数据量增加,对高速度、高可靠性存储的依赖也成为不可回避的问题.压缩传感作为信号采集领域的一种新兴技术,打破了奈奎斯特采样定理对采样信号频率的限制,使得能用更少的数据采样点来近乎完美地恢复信号.介绍了压缩传感理论和GPS/SINS组合导航系统,提出将CS理论用于组合导航系统的设想,并用CS理论压缩和恢复Kalman滤波中的协方差矩阵.仿真结果表明了该方法的有效性.     

GPS／SINS 深组合导航技术综述

介绍了GPS／SINS深组合导航系统的技术发展历程。与传统的标量跟踪相比,阐述了基于矢量跟踪的深组合导航系统的关键技术及优劣势。按照导航系统结构和信息处理方式的不同,将GPS／SINS深组合导航系统分为集中式、相干分布式和非相干分布式,分析对比了这三种主要深组合模式的性能特点。论述了GPS／SINS深组合导航系统的发展现状,指出了深组合未来的研究方向和发展趋势。     

一种新的SINS/GPS组合导航建模与滤波

针对复杂环境条件下弹道导弹SINS/GPS组合制导过程中GPS量测噪声强度不稳定的问题,综合考虑陀螺快变漂移、慢变漂移、数字平台失准角等因素,重点建立了弹道导弹SINS的误差模型;设计了一种基于新息自适应滤波算法,以减小GPS噪声统计模型误差造成的滤波误差。采用基于新息自适应估计卡尔曼滤波(AKF)进行数据融合,对比标准卡尔曼滤波(SKF)的仿真结果,证明在GPS噪声强度变化时,AKF比SKF有更高的滤波精度和更强的鲁棒性。     

UKF及其在INS/TAN组合导航中的应用

将UKF应用于INS/TAN组合导航系统中.仿真证明,该滤波方法有效地克服了地形的非线性特性和惯导误差对组合导航结果的影响.     

一种基于CDKF的SINS/GPS紧组合导航算法

为解决SINS/GPS紧组合导航系统在SINS初始失准角较大的情况下精度下降的问题,提出一种基于欧拉角状态的中心差分卡尔曼滤波组合导航算法。Sigma点采样时,用欧拉角作为姿态参量,保证Sigma点采样过程中姿态参量与其他参量的同步;Sigma点沿系统方程传播中,转换为四元数表示,避免欧拉角姿态解算的高计算量和复杂超越方程的求解。通过仿真实验证明,提出的方法比加性四元数算法具有更快的收敛速度和更高的精度。     

GPS/SINS/CNS 组合导航在航天器上的应用

针对传统的惯性导航误差模型推导不适合空间应用以及GPS信号传输修正能力有限等问题,提出一种基于GPS/SINS/CNS的组合导航系统总体设计方案。在导航仿真系统中增加组合导航系统性能评估模块,推导了基于J2000坐标系的惯性导航误差模型,给出GPS、SINS与CNS的数学模型,利用扩展的卡尔曼滤波设计组合导航系统,对连续信号和信号中断两种模式进行了仿真。仿真结果表明,该导航系统能很好地满足航天器在轨运行的导航性能要求,能够为航天器提供高精度的测量与导航信息。     

SINS/GPS 组合导航卡尔曼滤波算法研究

针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度.     

SINS／GPS组合导航中的一种高精度时间同步方案

时间同步误差是高精度SINS／GPS组合导航系统中的一个重要误差源。介绍了一种基于美国NI公司PXI-6608计数器，定时器的一种高精度时间同步方案，其同步精度可以达到400ns。该方案可用于航空摄影等高精度应用场合。     

一种新型的改进UKF在MIMU/GPS组合导航系统中的应用

对于MIMU/GPS组合导航系统,采用传统UKF进行滤波时,其Sigma点集的MSE会随系统维数的增大而不断增大,导致估计精度越来越差,尤其是姿态误差角的估计会出现较大偏差.针对这一问题,提出了一种基于超立方体代表点的改进UKF算法并将其应用于低成本MIMU/GPS组合导航系统.仿真结果表明,改进的UKF算法对于高维强非线性组合导航系统的估计精度优于传统UKF,更适用于大角度姿态误差的准确估计.     

一种基于UKF的MEMS／GPS组合导航算法

针对微电子机械（MEMS）／全球定位（GPS）组合导航系统中,强非线性引起的扩展卡尔曼滤波（EKF）~-航精度不高、滤波性能不稳定、收敛速度慢等问题,研究了MEMS／GPS组合导航系统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法,避免了EKF繁重的求导计算。本文对2种滤波方法进行了仿真比较,结果表明,用UKF的组合导航系统的误差收敛速度比EKF快,精度也比EKF高,UKF算法更适合于MEMS／GPS组合导航。     

车载SINS/GPS/DR组合导航滤波器研究

文中提出了一种车载SINS/GPS/DR组合导航系统设计方案.针对车载系统工作环境中GPS信号易丢失和航迹推算误差较大的特点,选择了一种可重构联邦滤波器进行子系统的信息融合.仿真试验证明此方案可以充分利用各传感器的信息,保证了系统的精度,提高了系统的容错能力.     

SINS/GPS组合导航计算机系统设计与开发

文中论述了以TMS320VC33为CPU，ADS1217为A／D转换器的捷联惯导／GPS组合导航计算机的设计方案，并对该方案的设计开发进行了详细介绍。     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展，提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法。以Kalman滤波为基础，将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合，估计出组合导航系统的误差状态量，进而修正捷联惯导系统的导航参数。详细推导了这种组合导航方式的测量方程，并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真。通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性，具有实际应用价值。     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展,提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法.以Kalman滤波为基础,将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的导航参数.详细推导了这种组合导航方式的测量方程,并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真.通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性,具有实际应用价值.     

SINS辅助GPS检测技术在弹载组合导航中的应用

针对弹载SINS/GPS深组合导航系统提出一种动态检测GPS信号有效性的方法。推导了基于卡尔曼滤波理论和GPS伪距、伪距率量测的SINS/GPS深组合导航算法,通过分析滤波器残差统计特性设计了基于残差χ2检验的GPS信号故障检测算法和基于切比雪夫大数定理的GPS信号故障隔离算法。理论和仿真分析表明:利用SINS辅助GPS故障检测可进一步提高深组合导航系统的动态抗干扰能力,在GPS单颗或多颗卫星数据出现故障的条件下有效保障组合导航系统的导航精度。     

GPS/SINS组合系统

简要介绍了捷联惯导系统(SINS)和导航星全球定位系统(GPS)结构原理,并提出GPS/SINS组合系统的应用和原理。着重论述了GPS系统的优点以及GPS/SINS组合系统应用的价值,提出战术导弹采用GPSC/A码动态接收机是修正低成本、低精度SINS系统误差的好方法;指出GPS/SINS组合系统是实用的、性价比优良的组合制导系统,有着广阔的应用前途。     

直升机用SINS/GPS组合导航自适应滤波研究

由于直升机的工作环境复杂,采用常规卡尔曼滤波进行组合导航容易发散。为了提高系统应对突变的能力,提出了一种基于Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器的交互式多模型(IMM)自适应滤波(AF)算法。具体实现是通过判断滤波器的每一维收敛判据,进而选择相应的自适应算法。仿真结果证明了改进算法的有效性和优越性,导航精度得到了显著提升。     

一种改进UKF在JTIDS相对导航中的应用

针对JTIDS相对导航中用户自身运动模型不准和机动性会给定位结果带来误差的问题,文中提出了一种改进型UKF在JTIDS相对导航中的应用算法。该算法根据新息的变化确定时变修正因子,通过实时的修正sigma点和协方差来调整新息在估计值中的权重,以适应当前时刻下的运动状态。仿真结果表明,该算法能够有效地消除模型不准和机动性带来的定位误差,并且能够快速得到收敛结果。