数据融合技术在测量船组合导航系统中的应用

提出了利用数据融合技术来提高测量船的导航系统精度的方法.针对测量船上的惯性导航系统在长时间运行后产生误差的问题,通过测量船上的天文经纬仪观测恒星,利用卡尔曼滤波把惯性导航、天文导航等其他导航系统组成组合导航系统,并建立了数学模型.同时在卡尔曼滤波中引入模糊控制理论,来解决所建立的数学模型中量测噪声不满足零均值高斯白噪声的问题.实验结果与理论分析一致,证明利用多种数据融合方法能有效提高测量船导航系统的精度.     

SINS/GPS/TACAN组合导航的联邦卡尔曼滤波方法

针对无人机飞行末段的飞行特点,提出了一种用战术空中导航系统(TACAN)辅助惯性导航系统(INS)、全球卫星定位系统(GPS)的新组合导航模式。详细推导了一种系数加权的联邦卡尔曼算法,并将此算法运用到SINS/GPS/TACAN组合导航中。通过融合导航系统的导航信息估计出组合导航系统的误差状态量,以提高导航系统定位精度。此算法不必计算加权矩阵,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵,运算速度有所提高。仿真计算结果表明,该算法可抑制滤波发散,并提高导航系统的精度和速度,此组合导航模式有较好的容错性和环境适应性,具有实用价值。     

基于星敏感器的天文/惯导组合导航仿真研究

本文通过仿真实验,研究了基于星敏感器的天文／惯导组合导航系统的导航性能和特点。首先分析了天文导航的基本原理,并给出了天文／惯导组合导航算法的理论模型。在此基础上,建立了天文导航和捷联惯性导航的仿真模型,实现了天文／惯导组合导航系统仿真。仿真结果表明：基于星敏感器的天文／惯导组合导航能够有效抑制惯导的长时漂移累积误差,有利于实现机载远程长航时的高精度导航。     

捷联式天文惯性导航融合方法研究及仿真

针对传统的天文惯性组合定位定向法不能有效修正惯性导航系统传感器误差所造成的导航误差，研究了一种新的惯性天文融合方法。利用天文导航系统量测的姿态，根本上抑制陀螺漂移误差，进而提高系统的姿态、速度及定位精度。     

考虑钟差修正的脉冲星与多普勒差分组合导航

为了提高导航系统长时间航行的导航精度和钟差修正能力, 提出了一种钟差修正的X射线脉冲星与多普勒差分组合导航方法.X射线脉冲星导航(X-ray pulsar navigation, XPNAV)使用脉冲到达时间作为导航量测量, 多普勒差分导航测量两个时刻航天器相对于太阳的多普勒速度, 并将两个多普勒速度的差值作为导航的量测量, 这里采用两个多普勒速度的差值可避免多普勒速度偏差; 在此基础上, 将星载时钟钟差增广为新的状态变量, 建立组合导航系统, 使用联邦无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter, UKF)融合导航信息.仿真结果表明, 该方法可以抑制多普勒速度偏差对导航的影响, 控制星载时钟钟差, 并提供更高的导航估计精度.     

一种低成本的SINS/GPS紧密组合导航

针对高速、高机动弹道导弹中捷联惯性导航系统/全球卫星定位系统(SINS/GPS)紧密组合导航系统在信息融合时,存在由于接收机时钟差引起量测信息值突变及量测数据时间同步的问题,提出了一种伪距差分的方法,能有效消除量测值的突变,保证滤波器收敛。在此基础上,采用多项式拟合外推的方法达到了时间同步精度要求。最后对改进后的系统进行静态和动态跑车实验,实验结果表明,该系统的水平位置精度达到了10 m,速度精度达到了0.2 m/s,提高了系统的导航精度,验证了该方法的有效性。     

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...     

航空飞行器天文自主导航定位技术

针对传统惯性/天文多星组合导航的不足和导航星选取不确定性,设计了一种基于捷联惯性/天文单星深度组合的长航时自主导航系统,通过对惯性导航和二维转台单星观测的误差特性进行建模,综合两者的优点,实现了单星观测角度和惯导解算数据的高精度融合;在高度通道方向,引入气压高度计对高度误差进行阻尼,通过卡尔曼滤波器对惯导误差进行最优估计,运用可观测性理论对系统进行分析,得到了最优导航星选取准则,有效地解决了在部分观测角度下算法性能下降的问题。仿真结果表明:该算法长时间导航定位精度优于传统算法,最优导航星选取准则有效地提高了算法的鲁棒性,具有较高的理论研究意义和工程应用价值。     

利用地磁/星光观测角度的飞行器自主导航方法

针对地磁场模型精度较低从而导致导航精度不高及基于轨道动力学方程的天文导航方法的局限性问题,提出了一种利用天文,地磁信息进行飞行器自主导航的方法,建立了适用于一般飞行器的动力学方程,并推导了系统的观测方程.该方法以星光与地磁矢量夹角为观测量,采用Unscenteal Kalman Filter(UKF)方法估计飞行器的位...     

基于固定点平滑的CNS/INS一体化偏差标校方法

CNS/INS 一体化偏差是制约组合导航系统精度的重要因素，本文提出一种基于 Kalman 固定点平滑的惯性/天文组合导航系统一体化偏差估计方法。在常规 Kalman 滤波估计流程的基础上，充分利用量测期间的全部观测值对滤波状态参数进一步平滑处理，实现状态参数的最优化估计。仿真结果表明，相比常规 Kalman 滤波算法，该方法可有效提升滤波器状态参数估计的稳定性和精度水平，方法的有效性得到验证。     

惯性/地磁组合导航系统自适应卡尔曼滤波算法研究

针对惯性/地磁组合导航中遇到的滤波的发散问题,采用自适应卡尔曼滤波估计导航系统的误差.该算法通过实时估计和修正系统噪声以及观测噪声的统计特性达到降低模型误差、抑制滤波发散的目的.在Matlab环境下的仿真证实了该方案可以防止滤波器发散,缩小滤波误差,提高滤波精度.     

INS/CNS/GPS组合导航数据融合算法与仿真研究

研究了INS/CNS/GPS组合导航系统的原理和特点,建立了组合导航系统的数学模型。分别利用集中卡尔曼滤波和联邦滤波数据融合原理对此系统进行了仿真研究,并指出了集中滤波器的不足之处。仿真结果表明采用全球定位系统和天文导航系统对惯导系统误差进行修正不仅可以大幅度提高导航精度,而且通过比较和分析可知联邦滤波可以有效地提高导航系统的可靠性和复原能力,是理想的容错型信息融合算法。     

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。     

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。     

自适应交互多模型滤波在INS/CNS组合导航中的应用

针对惯性/天文(INS/CNS)组合导航系统中由于量测噪声的统计特性随应用环境发生变化而导致滤波精度降低的的问题.提出了一种基于自适应交互多模型(AIMM)的组合导航算法,该算法将改进的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模型相结合,以少量的模型实现对实际模态的覆盖.仿真结果表明:与常规Kalman滤波方法相比,该方法较好地覆盖了实际模态变化情况,实现了对量测噪声统计特性变化的自适应调整,在观测值发生异常时,导航参数误差没有大的跳变,导航滤波器在观测值异常时具有一定的自适应能力,从而保证了导航滤波器的可靠运行,提高了导航系统的精度和可靠性.     

郎为民1,姚晋芳2,余亮琴1,邹力1,王振义

导航系统是无人机的核心系统之一,主要用于向无人机提供速度、位置和飞行姿态等数据,引导无人机沿规划路线安全准时飞行。文章描述无人机的坐标系统,介绍INS(惯性导航系统)和GPS(全球定位系统)两种常用无人机导航系统的基本流程和应用领域,分析地图读取和天文导航等两种位置固定导航方法的工作原理,说明加速度计、陀螺仪、空速传感器和高度传感器等导航传感器的主要用途和测量指标,归纳导航系统的设计过程。     

无人机导航系统设计问题研究

导航系统是无人机的核心系统之一,主要用于向无人机提供速度、位置和飞行姿态等数据,引导无人机沿规划路线安全准时飞行.文章描述无人机的坐标系统,介绍INS(惯性导航系统)和GPS(全球定位系统)两种常用无人机导航系统的基本流程和应用领域,分析地图读取和天文导航等两种位置固定导航方法的工作原理,说明加速度计、陀螺仪、空速传感...     

双天线GPS/SINS组合导航系统设计

本系统作为浅组合导航系统的一种,利用了双天线定向GPS与光纤陀螺的组合,以基于DSP+FPGA多处理器结构作为导航计算机平台,在原有的位置与速度基础上加入了姿态作为第三个量测量,应用卡尔曼滤波算法将GPS姿态信息作为对惯性导航系统数据的初始值和修正。设计的系统通过跑车实验验证后表明达到了设计要求,具有实时性好,运算精度高等优点。     

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。