最优平滑算法在GPS/SINS组合导航系统事后分析中的应用

组合导航系统通常采用Kalman滤波来实现对系统状态的估计，由于最优乎滑算法的精度比Kalman滤波的精度高，并且平滑结果反映了系统在理想情况下能够达到的潜在精度．因此可以采用最优平滑算法对组合导航系统进行事后分析。本文介绍了R-T-S最优平滑算法，并将其应用于某船用GPS／SINS组合导航系统的时候分析和处理中，给出了系统仿真结构图，进行了仿真。仿真结果表明，平滑算法是一种有效的事后分析方法。     

基于灰关联的INS/GPS组合导航系统滤波效能评估

为弥补均方根误差曲线法缺乏数值检验的不足,设计了基于灰关联的INS/GPS组合导航系统滤波效能评估方法。首先简要介绍了灰关联分析的评估原理;其次建立了INS/GPS组合导航的Kalman滤波器;将灰关联分析应用于组合导航系统滤波效能评估,从滤波前后导航数据关联角度给出了数值检验。结果表明,基于灰关联的组合导航系统滤波效能评估法是有效的,同时可与均方根误差曲线法配合使用。     

基于光纤陀螺的SINS/GPS组合导航系统的设计与实现

文中在自行研制的光纤陀螺的基础上,基于DSP芯片,采用传统的Kalman滤波技术,采用内组合模式,设计并实现了SINS/GPS组合导航系统,通过车载实验与PHINS组合导航系统的比较,验证了自研组合导航系统的导航精度及可靠性.     

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。     

SINS/GPS组合导航系统仿真研究

在SINS/GPS组合导航系统中,由于实际所限,无法进行物理试验,一般都采用仿真方法来进行设计和验证.因此在Matlab/Simulink仿真平台中,游移方位系的捷联惯导力学编排进行导航计算,以GPS接收机的伪距为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,在地心地固系内进行Kalman滤波融合,并进行了奇异值可观性分析.系统仿真和可观性分析结果表明:设计的导航系统能够获得满意的精度和可观性.     

一种提高GPS/低精度SINS组合测姿精度的方法

GPS/SINS组合导航一般采用位置速度组合Kalman滤波方法,此方法中姿态角,尤其是航向角不可直接观测,很难收敛,因此由较低精度的惯导系统组成的组合导航系统输出的姿态精度较低。根据车辆运动的特点,在运动过程中选择性加入GPS航迹角、加速度计测量的横滚和俯仰角等观测量,将其应用于滤波过程。仿真结果表明,新方法提高平台误差角的可观测性,加快其收敛速度,提高组合导航系统的测姿精度。     

INS／GPS导航中联邦卡尔曼滤波算法

根据INS（惯性导航系统）和GPS（全球定位系统）不同的特点，将两者组合起来，在阐述联邦卡尔曼滤波原理基础上。设计了INS／GPS组合导航系统的滤波算法。对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真，仿真结果表明：在INS／GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波，不仅提高了定位精度。而且保证了滤波的快速性。     

Kalman与H∞滤波算法在GPS/惯性组合导航系统中的应用研究

针对Kalman滤波及H∞滤波的特点,分别将其应用于GPS/惯性组合导航系统中进行比较.采用位置-速度组合方式.分别在白噪声及有色噪声条件下进行滤波.通过仿真结果说明当系统模型及噪声的统计特性精确已知的情况下Kalman滤波算法可以得到较高的精度.然而当系统模型及噪声的统计特性发生变化时H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性,估计精度也较高,有效地克服了Kalman滤波器存在的局限性.     

基于H_∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H_∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H_∞次优滤波算法的迭代方程。通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H_∞滤波和Kalman滤波算法进行比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H_∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性。     

基于H∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H∞次优滤波算法的迭代方程.通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H∞滤波和Kalman滤波算法进行比较.仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性.     

基于小波降噪误差方差模型的GPS/SINS组合导航技术

为进一步提高GPS/SINS组合导航系统的精度,对基于小波降噪误差方差模型的GPS/SINS组合导航技术进行研究。根据小波多尺度理论,分析了小波降噪前后信息的误差方差模型间的理论关系,推导出在小波多尺度分析中平滑信号误差的理论方差模型,将该理论模型引入到GPS后,试验分析证明理论分析与试验结果基本一致;然后以该理论模型为基础,提出了基于小波降噪误差方程模型的GPS/SINS组合导航系统并进行了静态试验验证。试验结果表明,该模型能显著地提高组合导航系统各项导航参数的精度。     

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.     

SR-CDKF在组合导航直接法滤波中的应用

为了解决SINS/GPS组合导航系统姿态、速度和位置等导航参数的非线性估计问题,提出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SR-CDKF)的直接式滤波估计方法。系统状态方程选取惯导力学编排方程,系统状态向量和观测向量分别选取SINS导航参数和GPS输出参数,构建了SR-CDKF滤波器。该滤波器可以使导航参数动态过程得到直接反映,并使得直接式滤波计算流程得以实现。以MATLAB中areoblk_HL20模块为基础构建了仿真系统并进行了仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的滤波精度、良好的滤波收敛性和稳定性,能使非线性模型下SINS/GPS组合导航系统的导航要求得到满足。     

基于联邦粒子滤波器的多传感器信息融合算法

提出了一种新的SINS/CNS/GPS组合导航观测方程,并给SINS/CNS/GPS组合导航系统设计了一种新的联邦式数据融合结构。使用粒子滤波器对联邦滤波子系统的多源数据进行融合处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波器的限制。仿真结果表明所提算法在SINS/CNS/GPS组合导航系统的信息融合中是有效性的。     

发射系下SINS/GPS 组合导航系统的算法研究

基于地理坐标系下的传统捷联惯性导航系统无法直接获取发射系下的导航参数,难以满足空天飞行器等高轨道飞行器对高精度、高可靠性导航系统的需求,研究了发射系下捷联惯性导航算法.搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SINS/GPS组合导航模型,传感器获取的导航量测信息直接在发射系下进行捷联惯导解算,为飞行器等提供位置、姿态等信息.采用STM32、XSENS惯性器件和GPS接收机构建相应的算法验证平台.实验结果表明:发射系下的SINS/GPS组合导航系统能提供较高的导航精度,从而验证了发射系下的SINS/GPS组合导航系统算法的正确性与合理性.     

带衰减因子的自适应滤波在组合导航中的应用研究

从卡尔曼滤波的稳定性出发，分析了卡尔曼滤波算法发散的原因，提出了一种适合组合导航的衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法，并在GPS／SINS组合导航系统中进行了实验．实验结果表明，该算法能够自适应地估计出衰减因子的大小，有效地抑制滤波发散，且计算量较其它方法小．     

基于小波辅助的GPS/SINS 组合导航系统故障检测与信息融合算法

针对GPS/SINS组合导航系统可能出现故障的问题,提出一种基于小波辅助的组合导航系统故障检测与信息融合算法。将卡尔曼滤波器的估计误差进行相应的多小波故障检测分析,在较短时间内发现故障点进而降低虚警概率;若GPS发生软故障,利用改进的自适应算法进行信息融合,进而保证系统的滤波精度、容错能力和可靠性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

战术弹道导弹SINS/GPS组合制导研究

研究了如何在战术弹道导弹 SINS上添加 GPS实现组合制导 .系统分析了战术弹道导弹 SINS/ GPS的不同组合模式及相应的数学模型 .分析了传统的卡尔曼滤波器算法的自身缺陷 ,设计了具有自动跟踪噪声统计性能的自适应卡尔曼滤波器 ,这种算法可以部分消除由于噪声统计性能的不确定性而对卡尔曼滤波器产生的不良影响 ,提高卡尔曼滤波器的滤波性能 .针对传统的卡尔曼滤波算法计算量大的缺点 ,将大系统分为若干个子系统 ,推导出了逐次正交化分布式卡尔曼滤波器算法 ,既保证了精度 ,又大大减少了计算量 .还分析了战术弹道导弹 SINS/ GPS组合制导的引入时机、制导方案的选择、对 SINS的校正方法 ,最后确定出了最可行的制导和校正方案     

差分GPS/SINS超紧组合在线标定与误差补偿方案设计

为了进一步提高GPS/SINS超紧组合系统的导航和误差标定精度,设计了一种基于载波相位差分的GPS/SINS超紧组合导航系统方案。一方面,超紧组合通过SINS对GPS跟踪环路的辅助,可以降低载波环路噪声带宽,减小码相关间隔,提高载波环和码环的跟踪精度;另一方面,载波相位提供高精度量测信息作为组合导航观测量,能够准确标定和补偿IMU常值误差,进一步提高了组合系统的导航精度。     

基于飞控仿真系统的SINS/BDII 组合导航仿真

为验证SINS/BDII 组合导航系统的性能,采用一种基于飞控仿真系统生成轨迹的方法。通过Visual C++ 编程语言以及飞控原理设计出模拟飞行仿真软件,运用双子样旋转矢量算法对转动的不可交换性误差进行有效补偿, 利用间接法滤波设计SINS/BDII 组合导航系统卡尔曼滤波器。验证结果表明模拟飞行状态下SINS 及组合导航系统算 法是正确的。该轨迹生成方法具有工程应用价值。