弹道导弹捷联惯导/卫星系统/天文系统组合导航研究

捷联惯导/卫星系统/天文系统(SINS/GNSS/CNS)实现了优势互补,是提高弹道导弹命中精度的一种重要导航方法.设计基于UD-UKF滤波的组合导航系统无重置联邦滤波器,在发射惯性坐标系下建立sINS/GNSs/CNs组合导航的数学模型,对比分析SINS/CNS、SINS/GNSS及SINS/GNSS/CNS对惯导参...     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

GPS/SINS/CNS 组合导航在航天器上的应用

针对传统的惯性导航误差模型推导不适合空间应用以及GPS信号传输修正能力有限等问题,提出一种基于GPS/SINS/CNS的组合导航系统总体设计方案。在导航仿真系统中增加组合导航系统性能评估模块,推导了基于J2000坐标系的惯性导航误差模型,给出GPS、SINS与CNS的数学模型,利用扩展的卡尔曼滤波设计组合导航系统,对连续信号和信号中断两种模式进行了仿真。仿真结果表明,该导航系统能很好地满足航天器在轨运行的导航性能要求,能够为航天器提供高精度的测量与导航信息。     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

无重置联邦滤波及在组合导航中的应用

对联邦滤波器的结构及联邦滤波器的无重置融合算法进行讨论,并建立了组合导航系统联邦滤波模型.以SINS/GPS/TAN组合导航系统为例进行了仿真研究.结果表明,文中给出的无重置联邦滤波器与集中卡尔曼滤波器的精度相差无几,解算速度更快,容错性更好,可应用于对实时要求较高的组合导航系统中.     

基于CNS仿真器的弹道导弹SINS/CNS/GNSS组合导航系统研究

通过对CNS仿真器的设计,模拟了CNS的核心器件星敏感器的输出准量测数据,实现了对平台误差角的估计。将其和卫星导航系统（GNSS）共同运用到弹道导弹组合导航系统中,以融合反馈模式的联邦滤波器为基础,构建了SINS／CNS／GNSS组合导航系统。仿真结果表明了该组合方案的稳定性和可靠性。     

SINS辅助GPS检测技术在弹载组合导航中的应用

针对弹载SINS/GPS深组合导航系统提出一种动态检测GPS信号有效性的方法。推导了基于卡尔曼滤波理论和GPS伪距、伪距率量测的SINS/GPS深组合导航算法,通过分析滤波器残差统计特性设计了基于残差χ2检验的GPS信号故障检测算法和基于切比雪夫大数定理的GPS信号故障隔离算法。理论和仿真分析表明:利用SINS辅助GPS故障检测可进一步提高深组合导航系统的动态抗干扰能力,在GPS单颗或多颗卫星数据出现故障的条件下有效保障组合导航系统的导航精度。     

压缩传感理论在GPS/SINS组合导航中的应用

GPS/SINS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,是当今组合导航技术应用的主要方式.由于组合导航系统复杂度的增加,导致存储数据量增加,对高速度、高可靠性存储的依赖也成为不可回避的问题.压缩传感作为信号采集领域的一种新兴技术,打破了奈奎斯特采样定理对采样信号频率的限制,使得能用更少的数据采样点来近乎完美地恢复信号.介绍了压缩传感理论和GPS/SINS组合导航系统,提出将CS理论用于组合导航系统的设想,并用CS理论压缩和恢复Kalman滤波中的协方差矩阵.仿真结果表明了该方法的有效性.     

两种H∞滤波在SINS/GPS组合导航系统中的适应性

针对H∞鲁棒滤波实现算法在SINS/GPS组合导航系统中的适应性问题,将中央H∞滤波和次优后置H∞滤波用于开环SINS/GPS组合系统和闭环SINS/GPS组合系统中,进行滤波校正,结果表明:中央H∞滤波适于用在开环SINS/GPS组合系统中,次优后置H∞滤波适于用在闭环SINS/GPS组合系统.该结论可对组合导航系统中滤波算法的选取提供参考.     

GPS间歇性失效环境下的低成本多传感器组合导航系统研究

针对GPS/SINS组合导航系统在GPS间歇性失效环境下导航精度迅速下降的问题,设计了一种低成本的多传感器组合导航系统。该系统由陀螺仪、加速度计、气压计、磁力计和GPS组成,通过卡尔曼滤波器进行信息融合来实现精确的导航定位。针对GPS间歇性失效环境,利用气压计和磁力计的测量信息来辅助SINS进行导航。采用内置MEMS多传感器的智能产品对设计的系统进行了实验验证。实验结果表明,该系统可以在GPS间歇性失效的环境下实现精确的导航定位。     

基于对偶四元数的惯性/卫星/天文组合导航系统改进联邦滤波方法

传统惯性/卫星/天文组合导航系统联邦滤波中主滤波器和子滤波器状态量保持一致,而天文姿态信息仅对部分状态具有可观测性。常用的惯性/天文组合模式需将高精度的天文姿态信息进行坐标转换,从而降低组合导航精度。针对上述问题,提出了一种基于对偶四元数的惯性/卫星/ 天文组合导航系统改进联邦滤波方法,通过可观测性分析对子滤波器进行降维,能在保证导航精度的同时提高系统实时性。基于对偶四元数的降维惯性/天文组合方法可直接利用天文姿态信息进行组合,实现了天文高精度信息的有效利用,且避免将不可观测状态进行反馈修正从而提高组合精度。仿真结果表明,提出的改进联邦滤波方法能获得与集中式滤波相当的精度,在卫星信号丢失或故障情况下,相比于传统惯性/天文组合具有更优的性能。     

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。     

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     

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.     

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.     

联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法

为了使联邦滤波器能有效处理非高斯、非线性系统的状态估计问题,提出将扩展卡尔曼粒子滤波引入联邦滤波结构中,得到一种新的联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法。使用扩展卡尔曼粒子滤波对联邦滤波子系统的多源数据进行处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波的限制,拓宽了联邦滤波器的实际应用范围。将联邦式扩展卡尔曼粒子滤波算法应用于非线性滤波器的一个标准验证模型进行了仿真实验,结果表明该算法是有效性的。     

地面系下的GPS/SINS组合导航算法设计

从惯性导航误差方程着手,推导出了地面坐标系下的组合导航算法状态方程和量测方程,并给出了Kalman滤波的计算方程,通过仿真验证了组合导航算法的滤波性能。     

联邦卡尔曼滤波在捷联惯导/全球定位/里程仪组合系统中的优化设计

基于Carlson提出的联邦卡尔曼滤波理论的原理和特点,建立了SINS/GPS/OD组合导航系统的数学模型,设计了组合系统的联邦滤波算法,并使用MATLAB对算法进行了仿真,仿真结果证明了联邦滤波器在组合导航系统应用中的可行性和优越性,该算法计算量小、容错性好,能实现较高的精度.