大气辅助的SINS/GPS组合导航系统研究

高精度导航系统作为无人机自主控制的核心,已成为制约无人机性能提升的关键因素。SINS/GPS(strapdown inertialnavigation system/global positioning system)组合导航系统由于GPS信号易受干扰而无法满足无人机长时间稳定精确导航的需要。在分析大气数据系统特性的基础上,推导了捷联惯导与大气空速、高度误差模型,建立了SINS/ADS(air data system)量测方程,并设计了大气数据系统辅助的SINS/GPS松组合导航系统;针对ADS和GPS输出频率不一致的问题,提出了时间更新和量测更新分离的异步滤波算法。实际跑车验证结果表明,设计的系统能够在GPS受干扰的情况下有效提高系统的精度和稳定性,定位精度可以达到25 m。     

基于SINS/DR组合导航和地图匹配技术的地铁定位方法研究

随着轨道交通的发展,地铁在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色,地铁的定位技术也是移动闭塞实现的关键.本文针对地铁无法使用GPS且地面设备复杂,成本高的缺点,提出了一种基于惯性测量单元(IMU)和速度传感器辅以轨道电子地图的自主定位方法,在抑制捷联惯导系统(SINS)的误差发散的同时,减少了航迹推算(DR)由于姿态角误差造成的累计误差.根据铁路线路的特殊性,提出了运用最小二乘进行地图匹配的方法校正组合定位带来的误差,极大提高了定位的精度,同时减少了对轨旁设备的依赖性,降低了造价和维护成本.     

复杂坏境下基于SINS/UWB的容错组合定位技术研究

针对超宽带无线定位系统在复杂坏境中出现的定位数据丢失以及粗大误差等导致SINS/UWB组合系统定位精度下降的问题,提出了一种基于超宽带定位系统容错判断的组合定位方法。首先根据捷联惯导测量值进行基于中值滤波的运动载体静止状态检测,进而利用最小二乘法实现静止状态下捷联惯导量测偏差矫正;然后在建立SINS/UWB组合定位模型的基础上,引入决策树容错判断机制,对超宽带定位系统在复杂环境中由于信号干扰以及非视距导致的测量数据丢失以及粗大定位误差进行实时评估,进而应用卡尔曼滤波算法,实现容错组合定位系统的构建。在搭建的SINS/UWB组合定位实验平台中进行模型验证,结果表明容错组合定位系统能够有效检测出UWB定位系统出现的定位数据丢失以及粗大定位误差,并且在UWB粗大误差状态持续6 s的情况下,容错组合定位系统仍然能够保持较高的定位精度。     

基于期望模式修正的交互式多模型组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(AUV)组合导航系统中存在的模型不完全确定或者模型参数发生变化的情况,提出一种基于期望模式修正的交互式多模型(EMA-IMM)滤波算法。该算法利用滤波估计过程中所得到的模型概率完成决策。首先对固定结构的基础网格进行滤波,得到细化的修正模型集,接着对修正模型集进行滤波,得到与真实模型最为邻近的若干个修正模型网格共同构成的期望模型集,然后将系统真实的模型覆盖在精简的期望模型集范围之中,最后通过对期望模型集滤波,得到接近真实模型状态变量的估计结果。在AUV组合导航系统中的仿真结果表明,相对于传统Kalman滤波算法,改进的EMA-IMM使AUV的经度估计精度提高了97%,纬度估计精度提高了44%;相对于IMM算法,AUV的经度估计精度提高了22%,纬度估计精度提高了19%;得到的结果验证了提出的EMA-IMM算法的优越性。     

二维里程辅助的掘进机自主导航方法研究

针对掘进工作面恶劣的环境以及掘进机时常发生滑移运动造成掘进机导航参数不能精准获取的难题,提出了基于二维里程辅助的掘进机自主导航方法.研制了二维里程测量装置,搭建了二维里程辅助的掘进机自主导航系统;建立了二维里程测量装置和捷联惯导误差方程,推导了二维里程辅助的组合导航算法.为了应对量测噪声统计特性时变导致系统估计误差变大...     

基于ARM的GPS/SINS组合导航系统设计

采用ARM920T内核的S3C2410X处理器为电路核心,融入GPS/SINS组合导航系统算法,并通过实验数据对比,进一步说明以ARM为核心的组合导航系统实现了系统的基本功能,可满足组合导航系统小型化、高精度和实时性的要求。     

基于SINS/DR组合导航和地图匹配技术的地铁定位方法研究（英文）

随着轨道交通的发展,地铁在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色,地铁的定位技术也是移动闭塞实现的关键。本文针对地铁无法使用GPS且地面设备复杂,成本高的缺点,提出了一种基于惯性测量单元（IMU）和速度传感器辅以轨道电子地图的自主定位方法,在抑制捷联惯导系统（SINS）的误差发散的同时,减少了航迹推算（DR）由于姿态角误差造成的累计误差。根据铁路线路的特殊性,提出了运用最小二乘进行地图匹配的方法校正组合定位带来的误差,极大提高了定位的精度,同时减少了对轨旁设备的依赖性,降低了造价和维护成本。     

惯导/双目视觉位姿估计算法研究

无人飞行器自主导航系统作为无人机自主控制的核心,是制约无人机性能提升的关键因素.传统的惯导/GPS组合导航系统受其自主性、稳定性等限制无法满足无人机导航需求.在分析视觉导航特性的基础上,针对无人飞行器复杂运动特性,设计了基于非线性尺度空间的双目视觉三维位姿估计算法.在此基础上,针对双目视觉导航存在的位姿估计误差累积问题,提出了基于惯导/视觉融合的无人飞行器位置和姿态估计算法,利用卡尔曼滤波实现惯导与视觉信息的融合.通过仿真验证和实际跑车验证结果表明,提出的双目视觉位姿估计算法相比SIFT算法能够有效提高视觉图像特征检测准确度,惯导/视觉组合算法能够有效提高位姿估计精度,组合定位精度优于2.5m.     

水下捷联惯性组合导航数据处理系统测试平台

针对深海水下惯性组合导航系统研发与运行的需要,开发了多普勒测速仪／捷联惯性（DVL／SINS）组合导航数据处理系统的测试平台,介绍了测试平台的构成与实现,用构建在测试平台上的导航部件模拟器代替真实导航部件为被测系统提供输入信号,具有软、硬件结合的综合测试功能。实际应用结果表明,M．LVDS总线技术的应用使其具有实时性好、测试灵活的特点。     

捷联惯导/天文导航/合成孔径雷达组合导航系统

设计了适用于巡航导弹的捷联惯性/天文导航/合成孔径雷达(SINS/CNS/SAR)组合导航系统,针对巡航导弹对导航系统高精度和自主性的要求以及其匀速、等高状态飞行的特性,突出工程实用性,对SINS/CNS/SAR组合导航采用非线性建模,非线性的无迹卡尔曼滤波(UKF)方法进行各子滤波器的滤波,非线性的模型和滤波方法更符合实际,因而提高了系统精度,而子滤波器之间的信息融合过程选择基于信息分配因子实时调整的联邦滤波器,大大增强了系统的容错性和实时性。提出了一种新的可观测度计算方法,简化了可观测度的计算。数字和半实物仿真实验表明组合导航系统对于巡航导弹高空长航的飞行环境具有很强适用性,该组合导航系统不但适用于巡航导弹,也适用于无人机等其他一些长航时飞行器,具有重大的工程应用价值。     

IMU转动角速度对旋转SINS的精度影响分析

针对惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)旋转角速度变化过程对旋转调制型捷联系统(strapdown inertial nav-igation system,SINS)定位精度的影响进行分析和研究。例举IMU旋转方式并分析旋转自补偿技术调制惯性器件偏差的基本原理;详细推导了IMU运动状态变化过程对调制型捷联系统导航精度的影响并分析了IMU正反转方案的误差特性,最后根据仿真分析确定旋转角速度的选取依据。在理论分析的基础上进行了仿真实验。结果表明,IMU的旋转运动可以有效地调制惯性器件部分偏差,但是旋转角速度的大小及角速度变化过程依然会对调制型捷联系统的定位精度产生影响。     

非同步量测特性的惯性/星光/卫星组合算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段.在分析惯性、星光、卫星导航工作特性的基础上,提出了基于集中滤波器结构的捷联惯性/星光/卫星信息融合导航方案.针对多传感器信息融合中非等间隔量测特性,设计了时间更新和量测更新分离的异步集中卡尔曼滤波算法,设计了基于外推法的卫星信息补偿算法,有效解决了多传感器非等间隔信息融合问题;针对垂直机动研究了惯性/星光姿态组合模型.仿真结果表明,算法可以有效实现对捷联惯导、星光、卫星导航信息的融合,组合精度提高1倍,具有重要的实际应用价值.     

光电探测系统辅助SINS的动态对准方法

针对陆地战车对定位和定向系统的要求越来越高,提出了一种高精度的对准方法。采用光电探测系统计算出精确的车辆位置和航向,在两次光学定位过程中利用运动约束与零速修正组合的方法估计出惯导系统系统误差,进而估算出光电探测系统与捷联惯导系统之间的敏感轴安装偏角。仿真结果表明:光电探测系统的定向精度优于10″,定位精度优于0.1 m,敏感轴安装偏角的估计精度优于20″,因此本系统满足陆用战车的高精度动态对准需求。     

Outdoor position estimation based on a combination system of GPS-INS by using UPF

This paper proposes a technique that global positioning system(GPS)combines inertial navigation system(INS)by using unscented particle filter(UPF)to estimate the exact outdoor position.This system can make up for the weak point on position estimation by the merits of GPS and INS.In general,extended Kalman filter(EKF)has been widely used in order to combine GPS with INS.However,UPF can get the position more accurately and correctly than EKF when it is applied to real-system included non-linear,irregular distribution errors.In this paper,the accuracy of UPF is proved through the simulation experiment,using the virtual-data needed for the test.     

基于视线测量的航天器相对导航滤波方法研究

基于视线测量的航天器相对导航精度会受到相对轨迹形状和滤波算法设计等因素的共同影响。以低轨卫星近距离编队飞行为任务背景,设计了环航飞行、共面漂移和共线保持3种不同轨迹的相对运动模式。对3种模式建立了基于星间非线性相对运动模型的系统状态方程,并引入了J2项地球非球形摄动力的影响;建立了基于视线测量的观测方程,观测量包括星间相对距离、相对俯仰角和相对航向角。结合系统模型和观测模型均为高斯分布的非平稳随机过程的特点,分别在上述3种模式下设计了基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的相对导航滤波算法,对各自的相对运动轨迹进行了数值仿真,并在半物理硬件环境下进行了验证,分析了不同模式下EKF和UKF对于高斯非平稳随机过程的估计精度和稳定性,并结合EKF和UKF的运算复杂度,提出了3种相对运动模式下的滤波器优选方案,对工程设计提供了理论参考。     

基于变分贝叶斯的DR/UTP组合导航滤波方法

针对水下无人航行器(UUV)的航位推算导航方法(DR)和水下应答器(UTP)组合导航系统中传统滤波器因观测噪声统计模型不准确或未知而出现的滤波器发散问题,提出了一种基于变分贝叶斯的平方根容积卡尔曼滤波算法,该算法利用变分贝叶斯方法对DR/UTP组合导航系统的状态和时变观测噪声进行估计,并引入自适应调节因子来提高对观测噪声的逼近精度,然后利用平方根容积卡尔曼滤波对系统状态进行更新。仿真结果表明,该滤波算法能够较好地跟踪UUV的DR/UTP组合导航系统外部观测噪声方差的不断变化,可有效提高对DR/UTP组合导航系统各参数的估计精度。     

里程计辅助的高精度车载GNSS/INS组合导航系统

针对城市隧道、偏远山区等复杂路况下,卫星导航系统信号被遮挡较严重或无卫星导航系统信号的场景中,车载GNSS/INS组合导航系统精度下降的问题,提出一种里程计辅助的高精度车载GNSS/INS组合导航方法。该方法中的组合滤波模式可根据载车环境变化在GNSS/INS组合模式和DR/INS组合模式间实现自适应切换,该组合导航方法将三维里程计航位推算位置误差作为状态量扩充到常规组合导航滤波器中,里程计的标度因数误差、安装角误差可通过里程计误差标定方法离线精确得到,后续使用只需将里程计误差参数装订到组合导航系统中即可。车载试验表明,7 km的信号遮挡场景下组合导航系统单个方向上的位置误差最大值也不大于8 m,整个跑车过程中位置误差在3 m以内,进一步保证了车载GNSS/INS组合导航系统复杂路况下的高精度定位。