惯性/天文/卫星组合导航技术的现状与展望

本文首先介绍了INS/CNS/GNSS组合导航的原理,然后分析了INS/CNS/GNSS组合导航技术的发展和应用现状。在上述基础上,提出了INS/CNS/GNSS组合导航技术的几个重点研究方向,包括INS/CNS/GNSS组合导航系统的信息融合与先进滤波方法,INS/CNS/GNSS组合导航方法的实时性研究和基于集成一体化的INS/CNS/GNSS组合导航系统技术。随着捷联惯性导航技术、小型天体敏感器技术、高性能卫星导航技术的快速发展,以及先进信息融合技术、组合算法优化和系统集成技术研究的深入,INS/CNS/GNSS组合导航技术将获得进一步发展并在多种应用领域发挥重要作用。     

基于灰色马尔可夫预测的组合导航方法

针对传统MEMS/GNSS组合导航在卫星信号差时长时间精准导航问题,提出了基于灰色马尔可夫预测的MEMS/GNSS组合导航方法。通过改进灰色预测,增加马尔可夫修正环节,预测当卫星信号差时的GNSS量测值,进而代替原量测值,并将结果进行抗差扩展卡尔曼滤波(EKF),克服噪声干扰影响,提高了系统的稳定性。经仿真和跑车实验验证,该组合导航方法在卫星信号差时仍能输出较高精度的导航结果,且可以较好地克服异常观测值对系统的影响。     

基于双OD修正的GNSS/MIMU导航算法研究

为提高车载组合导航系统的导航精度和可靠性,在全球导航卫星系统(GNSS)信号正常工作的情况下,该文建立了一种双天线GNSS/微惯性测量单元(MIMU)/轮速里程计(OD)组合导航模型,实现了对MIMU和OD传感器误差特性的在线估计。在GNSS信号短期失锁的情况下,基于双OD轮速比例修正(WRC)算法建立了MIMU/双OD组合导航模型。车载实验结果表明,与无WRC组合模型相比,该文设计的组合导航模型在120 s的GNSS信号失锁路段,最大定位误差减小了63.9%,定位误差标准差减小了80.1%;在200 s时GNSS信号频繁中断路段,最大位置误差为0.55 m。验证了所建立的导航模型和算法在复杂路况下工作的有效性。     

基于BP神经网络辅助的车载组合导航算法研究

针对INS/GPS组合导航系统在GPS信号被遮挡时,GPS接收机失锁导致导航精度迅速下降的问题,提出了基于BP神经网络辅助的组合导航算法。即在GPS信号锁定的时候,采用卡尔曼滤波对INS/GPS信号进行数据融合得到实时的精确位置,同时利用组合导航输出信息对BP神经网络进行实时在线训练;一旦GPS失锁,利用之前训练好的神经网络对INS系统进行误差补偿,解决精度迅速下降问题。通过跑车实验证明,速度精度在0.2m/s以内,位置精度为25m以内,该算法对INS/GPS组合导航系统有效。     

惯性导航位移参数在大地坐标系中的严密计算方法

对高速移动的物体进行连贯、精准的全球实时定位,需要运用在多方面互补的全球导航卫星系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)进行组合导航(GNSS/INS)。针对两种导航系统所属坐标基准不统一的问题,提出了以全球导航卫星系统所依据的大地坐标系为基准,将惯性导航系统测得的三轴位移参数转换为参考椭球上沿大地经度、大地纬度和大地高方向位移值的严密计算方法。从而实现该组合导航系统中两种不同基准导航参数的精确融合,进而有效增强了GNSS/INS组合导航系统的精确性、稳定性和可靠性。     

G NSS／INS 组合导航接收机技术

全球导航卫星系统（GNSS ）的一个非常重要的应用是与惯性导航系统（INS ）进行组合导航。介绍了GNSS／INS组合导航接收机的工作原理,对接收机的关键技术进行了重点分析,并对其应用前景进行了展望。     

一种GPS/INS组合导航缺星情况下的方法研究

为了提高GPS/INS组合导航系统在卫星信号缺失情况下的导航精度,采用基于伪距、伪距率的非线性紧组合模型,利用虚拟卫星法构造虚拟观测量,与真实观测量一起参与滤波。针对非线性滤波应用中的问题,采用强跟踪滤波原理和均方根策略对CKF进行改进。通过仿真实验,验证了改进算法和虚拟卫星法的可行性,在卫星信号缺失情况下可以提高导航精度,提高了组合导航适应复杂环境的能力。     

GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法研究

随着微惯性导航系统技术的发展,越来越多的无人平台装备了GPS/INS组合导航终端并具备了一定的抗欺骗能力,但现有的卫星导航欺骗方法难以满足对欺骗目标任意方向的位置驱离需求。为解决这一问题,提出了一种GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法,可用于对非法无人平台管控的场景。该方法以卫星欺骗信号的设计为突破口,首先分析了卫星导航欺骗对组合导航位置和状态参数的影响,接着将卫星导航欺骗对组合导航状态参数的影响量作为求取欺骗信号的约束条件,进而确定位置驱离所需卫星欺骗信号的欺骗量,接着利用确定的欺骗量建立全向位置驱离模型,最终利用建立的模型生成对应的欺骗信号实现对组合导航终端的全向位置驱离任务。试验验证了本文设计的算法能够实现对组合导航终端360°任意方向的位置驱离。     

GNSS/INS紧组合定位技术简介

随着科学技术的发展,人们对动态载体运动目标的跟踪精度和可靠性要求越来越高,依靠单一传感器进行的导航与跟踪控制已不能满足需要,于是出现了多系统的组合导航。全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)作为当前最常用的两种导航手段具有各自的优缺点,GNSS与INS组合构成的GNSS/INS紧组合导航系统取各子系统之长,在智能车研发、车道级导航及移动地图匹配等方面具有广阔的应用前景,是当前导航技术领域最受关注的研究热点和发展方向之一。     

RLG INS/GNSS极区组合导航方法

针对航空飞行器跨极区飞行,导航坐标系转换导致滤波器结构变化,进而影响导航精度的问题,提出了基于协方差变换的环形激光陀螺惯导/全球导航卫星系统算法(Ring Laser Gyroscope Inertial Navigation System/Global Navigation Satellite System,RLG INS/GNSS).通过建立地理坐标系、格网坐标系下系统误差状态及其协方差的转换关系,设计了具有全纬度适用性的组合导航滤波器,并通过跑车实验以及半实物仿真实验对算法的有效性进行了验证.实验结果表明,协方差变换算法可以有效解决导航坐标系转换导致的滤波不稳定问题,相较于无协方差变换,系统状态误差减小一个数量级.     

基于伪距/伪距率双差的INS/GNSS紧组合相对导航算法研究

随着惯导/卫导组合导航技术的发展,将其应用于编队相对导航的研究越来越多。结合卫导差分相对定位、INS/GNSS 组合导航技术,本文将编队成员中主节点和从节点伪距、伪距率的两次差分量直接作为观测量,研究了一种 INS/GNSS 紧组合相对导航新算法。该算法通过两次差分操作可以消除大部分传播路径误差以及公共时钟误差;利用惯导的平滑特性能够消除测量量中的部分随机噪声。仿真结果表明：该算法能够提供精度更高,更加平稳的相对导航信息。     

惯性导航系统/测距机系统辅助的机载全球导航卫星系统欺骗式干扰自主检测算法

全球导航卫星系统(GNSS)欺骗导致目标接收机生成错误的定位结果。利用惯性导航系统(INS)辅助,基于卡尔曼滤波新息序列构造卡方检验统计量是检测机载GNSS欺骗的有效手段。然而,该算法无法给出欺骗的持续时间,从而导致INS/GNSS系统无法依据该算法判断其解算的定位信息是否正确。该文结合测距机系统(DME),提出一种基于重构新息序列的有限记忆卡方检测算法。该算法使用已有的INS,GNSS和DME数据构造一种不参与卡尔曼滤波的新息序列,然后将该新息序列构造成有限记忆卡方检验统计量,从而实现对欺骗式干扰的检测。仿真表明,当机载GNSS欺骗造成250 m及以上的位置偏差时,所设计的算法能够获得较为准确的欺骗持续时间。最后,该文依据所提算法的检测结果,给出了INS/GNSS/DME系统正确的定位信息。     

基于MEMS振动陀螺的旋翼无人机组合导航算法设计

旋翼无人机需要惯导提供准确的角速度和加速度测量信息,而由于无人机的振动会对陀螺输出噪声产生影响,进而影响无人机的飞行平稳性。因此,该文提出了一种面向旋翼无人机的组合导航算法,基于扩展卡尔曼滤波,结合全球导航卫星系统/惯性导航系统(GNSS/INS)组合导航算法和无地磁传感器的航姿参考系统算法,在一定程度上解决了GNSS失效情况下的姿态稳定问题。针对旋翼无人机对导航系统输出信息平稳性的要求,采用自适应陀螺采样平滑方法,在少量增加数据处理复杂度的前提下,降低了航姿和角速度信息的噪声,在无人机应用中实现了良好的飞行轨迹重复性和控制平稳性。     

基于卡尔曼滤波-神经网络预测的GNSS/INS误差反馈校正的研究

当GNSS信号失锁时,GNSS/INS组合导航系统的误差会随着时间而积聚从而失去导航的功能.通过理论分析和数学建模,本文提出了一种基于卡尔曼滤波-RBF神经网络预测INS误差并进行补偿,从而弥补GNSS失锁无法导航的缺陷.卡尔曼滤波器为神经网络的训练提供了数据预处理的作用.通过跑车实验和仿真,最后证实了方法的可行性,在平均位置误差为3米的情况下,能够持续30秒左右的精准预测.     

基于图优化的INS/GNSS深组合导航系统研究

为充分考虑历史信息对未来导航结果的影响,并充分利用更深层次的组合导航信息进行信息融合,提出了一种基于图优化的INS/GNSS深组合导航方法.通过将量测信息和状态传播作为约束信息,在时间域上构建优化代价函数,利用列文伯格-马夸尔特法求解状态的最优估计.通过INS/GPS深组合导航系统仿真实验对该方法进行了评估和分析,仿真...     

GNSS接收机在惯性速度辅助下跟踪环路的研究

全球导航卫星系统GNSS和惯性导航系统INS都是目前世界上应用最为广泛的导航方法之一.组合导航利用二者较强的非相似性和互补性,将两者组合起来.可以取长补短充分发挥各自的优点.本文通过理论推导和仿真试验的手段,比较分析了有速度和无速度辅助时接收机跟踪环路的性能,计算及方真结果表明了GNSS接收机在有惯性速度辅助的情况下接收机的跟踪性能较无速度辅助时有了明显的提高,为工程应用奠定了理论基础.     

一种多卫星组合导航系统的算法研究

本文通过对多种卫星导航定位系统的研究,提出了一种多卫星组合导航定位的算法.该组合导航系统能够提高卫星导航信息的安全性,且在单一系统无法定位时,仍能利用其他卫星导航系统提供定位服务,大大提高了卫星导航系统的可靠性及系统的精度.     

INS/GPS组合导航下机载PD雷达DPCA性能分析

惯导测速误差随着时间逐渐积累,积累误差会导致载机运动补偿失效,从而使得DPCA检测性能下降。针对这一问题,提出采用INS/GPS组合导航系统对载机速度进行测量,能大大提高载机测速精度,有利于DPCA检测低速动目标。在建立雷达回波信号模型和INS/GPS组合导航系统模型的基础上,结合机载PD雷达背景,仿真分析了惯导系统、INS/GPS组合导航系统各自的测速精度以及不同测速精度下的DPCA检测性能。仿真结果表明:采用惯导测速时,测量精度较低,DPCA在此精度下不能检测低速动目标;采用INS/GPS组合导航测速时,测量精度较高,DPCA在此精度下能够检测出低速动目标。     

航天恒星科技有限公司(503所)

卫星导航信号模拟器功能特点支持北斗二代、GPS,GLONASS、GALILEO四大导航系统的仿真高准确性、高动态和高质量的GNSS卫星导航信号模拟海、陆、空、天环境下典型载体运动轨迹、姿态及环境干扰的仿真支持天线增益方向图的图形化编辑可仿真异常伪距、异常电文,支持完好性验证支持实时闭环仿真模式,搭建半物理仿真测试环境支持惯导数据仿真、欺骗式与压制式干扰仿真功能扩展应用领域GNSS卫星导航接收设备的开发、测试与维护;各行业GNSS卫星导航终端的检测与集成测试;科研领域卫星导航应用系统的成果验证;计量部门的终端检测。     

基于高精度卫星差分定位的组合导航研究

为了满足AGV作业环境复杂多变的导航需要,对差分GNSS和激光SLAM组合导航进行了研究。在室外采用差分GNSS导航系统。GNSS系统与INS系统组合经高斯投影方法将大地坐标系转化为平面坐标系,通过双天线测量方式计算获得位姿信息。在室内使用激光SLAM算法获得激光平面坐标系下的位姿信息。然后将两坐标系分别平移旋转进行重合处理获得导航位姿信息,最后根据不同来源的导航信息状态随时进行切换处理,保证室内外导航信息可靠性。