捷联惯性/星光折射组合导航算法

基于星光折射间接敏感地平的高精度特性,本文提出了一种捷联惯性/星光折射组合导航方法．利用星敏感器输出的姿态信息修正陀螺漂移,并结合大气折射模型得到星光折射角来修正位置、速度误差．推导了组合导航系统的观测模型,并对系统进行可观测性分析,最后使用卡尔曼滤波进行状态估计．仿真结果表明:捷联惯性/星光折射组合导航系统不但能够准确的估计陀螺漂移,而且能够有效修正由加速度计偏置造成的误差,从而进一步抑制速度、位置误差的发散,是一种提高系统定位精度的实用方法．     

SINS/GPS组合导航方法设计

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,重点研究联合卡尔曼滤波方法在组合导航中的应用,基于最优化理论的数据融合技术,通过分析纯惯性导航系统的误差,建立了组合导航系统的误差模型,设计了高可靠性、易于工程实现的简化联合卡尔曼滤波器和对应的数据融合算法。并对该导航系统进行了动态实验,结果表明组合导航能有效抑制导航参数误差,提高导航精度。     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

惯性/天文/卫星组合导航误差在线标定方法

为提高惯性/天文/卫星(INS/CNS/GNSS)组合导航系统长期工作时的精度,推导了基于四元数误差描述的组合导航系统误差状态方程和量测方程,利用分段定常系统(PWCS)定理,分析了不同输入条件下系统状态变量的可观测性和可观测度.结合可观测性和可观测度分析结果,提出了利用星敏感器及卫星导航系统提供的姿态、位置矢量在线标定陀螺仪、加速度计和星敏感器误差参数的方法.可观测性分析和仿真试验结果表明,该方法可以精确在线估计出陀螺仪、加速度计、星敏感器的标度因数、零偏和安装误差,提高惯性/天文/卫星组合导航系统长期在轨工作的精度.     

低成本MIMU/GPS组合导航系统设计与实验

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统(INS)的进一步推广应用,然而低成本微型惯性测量单元(MIMU)的出现,为INS的推广应用了带来了新的契机。文中提出了一种适合于工程应用的低成本MIMU/GPS组合导航系统的结构与方案,并给出了组合导航系统位置速度交替组合模式的数学模型。考虑到未知工作环境中各类噪声统计参数的未确定性易使经典的卡尔曼滤波器发散,因此文中采用了闭环自适应卡尔曼滤波器对子系统的数据进行融合处理;设计了低成本的组合导航系统原理样机,并进行了跑车实验。跑车实验及事后数据处理分析结果表明:该系统具有较高的长时间导航精度以及良好的可靠性和鲁棒性。     

联邦卡尔曼滤波在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器的导航定位精度,设计了以捷联式惯性导航系统、地形匹配、多普勒计程仪等构成的组合导航系统,建立了各子导航系统的误差模型,采用联邦滤波技术对水下组合导航进行信息融合,建立了水下组合导航系统的观测方程并进行了计算机仿真.仿真结果表明:使用联邦卡尔曼滤波技术进行信息融合提高了组合导航系统定位精度和定位可靠性,能满足水下航行器高精度和高可靠性的要求.     

弹载SINS/GPS组合导航系统数据采集与同步设计

针对SINS/GPS组合导航系统来自两个导航系统的数据在时间上不同步导致在弹载高动态环境下导航精度降低的问题,设计了一种基于FPGA+DSP的小型嵌入式组合导航计算机平台.把GPS接收机提供的1PPS脉冲同时接入FPGA与DSP以提供时间基准,利用FPGA实现MIMU与GPS数据在整秒时刻的同步采集,利用DSP实现同步时间差的求取以及GPS数据的外推拟合,完成SINS与GPS数据在信息融合时刻的同步.时间同步过程简单,同步精度高.为了验证方法的有效性,进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法可以有效地提高高动态下组合导航系统的精度,比较未经过时间同步处理的导航结果,该方法在姿态角和速度精度上提高了约70%,位置精度提高了约50%,具有一定的工程应用价值.     

基于ARM的SINS/GNSS紧组合导航系统设计

针对全球导航卫星系统(GNSS)信号受到干扰失锁导致可见卫星数目少于4颗时,捷联惯性导航系统(SINS)/GNSS松组合系统无法正常运行问题,设计了基于ARM的SINS/GNSS紧组合导航系统,并对该系统建立非线性模型.首先以三星Exynos4412作为电路核心处理器,集成IMU模块MPU9250和卫星接收模块MH16-T1,同时搭建硬件系统.采用无迹卡尔曼滤波算法进行紧组合数据融合,在GNSS信号受到干扰时也能用GNSS信号辅助SINS进行组合导航.最后通过样机车载测试表明,设计的SINS/GNSS紧组合系统比松组合系统具有更高的导航精度与稳定性,即使在GNSS信号受到干扰失锁时,紧组合系统短期内仍可保持较高的导航精度.     

北斗车辆自适应组合导航技术研究

车辆在“城市峡谷”、高架桥下、隧道等环境利用北斗卫星导航系统进行导航过程中,存在卫星导航信号易受遮挡和干扰的局限性.将北斗卫星导航系统同惯性导航系统、里程计等传感器进行组合,运用Kalman滤波技术进行多传感器的信息融合,能够较好地提高导航精度以及导航系统整体的自主性、抗干扰性、容错性和可靠性.针对现有车辆导航系统可靠性不高的问题,着重对基于Kalman滤波的北斗车辆自适应组合导航可靠性进行了相关研究.     

基于信息融合的小天体软着陆组合导航算法

小天体距地球较远,观测信息不足,引力场弱且分布不规则,对自主导航算法的精度和实时性提出了更高的要求。本工作以小天体软着陆自主导航为应用背景,针对惯性导航误差累积和光学导航观测周期长等问题,提出了一种基于信息融合的组合导航算法。以软着陆探测器的位置和速度为状态向量,通过引入了一种信息融合算法,将光学导航信息与惯性导航信息进行信息融合,生成对软着陆探测器状态的估计。实验结果表明：该算法能有效地提高导航定位精度,并对速度误差有一定的抑制作用,为探测器在小天体表面软着陆提供了一种行之有效的方法。     

RDSS/Doppler/GPS/SINS组合导航系统研究

针对双星定位系统(RDSS)存在的定位位置滞后的先天缺陷,根据组合导航定位系统输出速度误差小的特点,给出了一套消除RDSS位置滞后的方案,并对RDSS／SINS组合系统进行了建模,依据联邦滤波器理论,考虑到GPS的实际情况,提出了RDSS／Doppler／GPS／SINS多传感器组合导航系统的设想,仿真结果表明,该组合导航系统具有准确度高、自主性强的特点。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS（Strap-down Inertial Navigation Systerm/Globle Position System）组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

双滤波器捷联惯导外阻尼导航算法

针对捷联惯导系统导航精度受系统振荡误差严重影响的问题,提出一种基于双滤波器的捷联惯导外阻尼导航算法.该算法设计了两个串行滤波器,第一个滤波器以外速度为参考输入对外部速度作平滑处理并得到捷联惯导系统误差状态估计值,第二个滤波器利用平滑后的高精度外部参考速度,以速度变化量作为外部参考输入进行状态估计,屏蔽速度常值误差对系统的影响,最后,设计信息融合算法,将两个滤波器得到的估计状态进行融合,使得导航结果兼顾双滤波器的优点.仿真验证表明:存在外速常值误差时,相较于滤波器2而言,经过信息融合后的导航误差的地球振荡误差收敛速度明显加快,其短期精度得到显著提高;相较于滤波器1而言,经过信息融合后,其稳态导航精度得到显著提高;该方法具有较高的稳态精度,可缩短外阻尼系统误差收敛时间,有效提高捷联惯导系统导航精度.     

无人水下航行器SINS/DVL组合导航方法研究

给出了应用于无人水下航行器远程航行的基于SINS/DVL的组合导航方法。利用Kalman滤波算法融合DVL测量的绝对速度估计SINS的导航参数误差,并进行校正。仿真结果说明这种方法能够有效提高导航系统精度,从仿真曲线还得到了闭合航路能够大幅度消除导航误差的结论。     

GPS/SINS组合导航系统在飞航导弹中的应用

研究了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统在飞航导弹制导中的应用。文中着重研究位置速度组合模式的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的构成和算法，简化误差模型，引入衰减记忆滤波。仿真结果表明，组合导航系统较准确地给出导弹的位置、速度和姿态信息，大大提高了制导精度     

Federated unscented particle filtering algorithm for SINS/CNS/GPS system

To solve the problem of information fusion in the strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation system described by the nonlinear/non-Gaussian error models, a new algorithm called the federated unscented particle filtering (FUPF) algorithm was introduced. In this algorithm, the unscented particle filter (UPF) served as the local filter, the federated filter was used to fuse outputs of all local filters, and the global filter result was obtained. Because the algorithm was not confined to the assumption of Gaussian noise, it was of great significance to integrated navigation systems described by the non-Gaussian noise. The proposed algorithm was tested in a vehicle’s maneuvering trajectory, which included six flight phases: climbing, level flight, left turning, level flight, right turning and level flight. Simulation results are presented to demonstrate the improved performance of the FUPF over conventional federated unscented Kalman filter (FUKF). For instance, the mean of position-error decreases from (0.640×10⁻⁶ rad, 0.667×10⁻⁶ rad, 4.25 m) of FUKF to (0.403×10⁻⁶ rad, 0.251×10⁻⁶ rad, 1.36 m) of FUPF. In comparison of the FUKF, the FUPF performs more accurate in the SINS/CNS/GPS system described by the nonlinear/non-Gaussian error models.     

主动雷达导引头速度信息辅助捷联惯导的组合系统性能分析

主动雷达导引头(ARS)在飞行中段向地面开机，可利用多普勒效应得到沿导引头波束方向的速度测量值，具有辅助惯导的潜力。文中采用卡尔曼滤波算法，建立了导引头波束速度信息辅助惯导的模型。研究表明，利用该测速信息可辅助捷联惯性导航系统(SINS)，构建主动雷达／捷联惯导系统，在不增加导航设备的基础上，可提高纯惯导系统的精度。该系统能给出米级精度的速度信息，明显抑制了惯导位置误差的增长，具有良好的应用潜力。