探测器交会小天体的UPF自主导航方案

采用基于目标天体信息的光学导航方案实现探测器交会小天体,利用导航相机提高了定轨精度和星历精度。在此基础上,针对深空导航的轨道确定过程中可能存在的初始估计信息误差较大、状态及量测误差不服从高斯分布等问题,将UPF(Unscented Particle Filter)引入到导航方案中。该方案利用UPF在处理非线性非高斯问题上的优势,克服了EKF、UKF、PF等传统滤波方案对非线性非高斯状态模型、量测模型的近似处理所带来的影响。数值仿真表明了该方案的可行性。     

Dead-reckoning/vision integrated navigation for mobile robot

0　INTRODUCTIONInordertofulfilamission ,amobilerobothastohaveanavigationsystem .Severaldifferenttechniques ,suchasGPS ,anddead reckoningandbeaconbasedsys tem[1～ 3] canbeusedforrobotnavigation .Foraparticularkindofmission ,arobotwillfulfil ,aproperkindofnavi gationsystemwillbeusedfortherobot.Sincealmostallnavigationsystemshavetheiradvantagesanddrawbacks ,sometimesasinglenavigationsystemcannotsatisfyalltherequirementsforfulfillingaparticulartask[4 ] .Sotwoorthreenavigationsystemshavetobei…     

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.     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

渐消自适应Unscented粒子滤波及其在组合导航中的应用

提出一种新的渐消自适应Unscented粒子滤波算法,通过Sigma点来获取状态估值和协方差阵,利用渐消因子自适应的调节权值大小,得到一种参数可调节的重要性密度函数。该重要性密度函数考虑了最新量测的影响,更合理地利用有效信息,保证了粒子多样性,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,与扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波比较,仿真结果表明,提出的滤波算法能提高导航解算的精度,其性能明显优于扩展Kalman滤波和渐消自适应扩展Kalman滤波。     

Adaptive SINS/GPS Outlier Detection and Accommodation Using Innovation Orthogonal

The outlier detection and accommodation of integration navigation of strapdown inertial navigation systems and global position system (SINS/GPS) were studied. Based on analyzing the innovation orthogonal property in Kalman filter, an outlier adaptive detection approach was first presented, which included the determination of evaluation function and threshold and the logic decision of outlier occurrence. To effectively attenuate the influence on estimation accuracy, a modified Kalman filter algorithm was proposed by accommodation of the dynamic data with outlier. Results of data processing from vehicle-test SINS/GPS integration navigation show the effectiveness of the proposed method.     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合方法研究

GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。     

高斯粒子滤波的惯性／GPS紧组合算法

为提高组合导航系统的可靠性,针对以伪距、伪距率残差为量测信息的紧组合算法会带来线性化误差的缺点,推导了基于伪距、伪距率的非线性紧组合模型.针对紧组合系统状态维数高导致粒子滤波实时性差的问题,提出基于线性非线性结构分解的高斯粒子滤波算法,对状态方程中的非线性和线性部分利用高斯粒子滤波和经典卡尔曼滤波分别进行递推,有效降低了系统的运算量.仿真结果表明,使用改进的紧组合滤波算法系统定位精度相比线性化紧组合算法提高一倍.     

基于UKF的海底集矿车组合导航研究

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.     

基于联邦滤波的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

针对INS导航定位的精度低、GPS导航定位的非自主性,采用INS／GPS组合导航的方式,重点阐述了系统模型的建立,在Matlab／Simulink平台下对系统进行仿真实验时,采用了基于无重置的联邦卡尔曼滤波器的组合方案,实验表明了组合系统比任何单一的导航系统的定位精度都要高,是一种可行的导航方法．     

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     

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.     

对异面椭圆轨道目标航天器绕飞的相对导航算法

研究了小卫星对异面椭圆轨道目标航天器绕飞的相对导航问题。首先建立了适用于目标航天器运行在椭圆轨道上的二阶状态方程;分析了2个航天器间的量测几何关系并得到量测方程;采用适用于处理复杂非线性模型的无味卡尔曼滤波器进行相对导航计算。仿真计算结果表明,在对异面椭圆轨道目标航天器进行绕飞的过程中,所提出的相对导航方法能够实现对相对位置和相对速度的精确估计。     

基于地磁辅助惯性导航的状态反馈系统研究

针对MEMS技术的惯性传感器低精度的特点,提出一种高精度的组合导航算法,采用地磁辅助导航进行闭环校正,并对地磁的自差和航向角进行观测,以达到较高的惯性导航精度和更高的动态性能。实验证明,状态反馈的惯性导航系统能很好地克服惯导的误差累积,大幅度提高了地磁导航的抗干扰能力,得到较好的导航精度。     

H∞滤波在GPS／INS组合导航系统中的应用研究

根据H∞鲁棒滤波理论,提出了基于H∞滤波技术的GPS／INS全组合导航系统,利用了GPS和INS提供的位置、速度和姿态信息,并对该系统的滤波算法进行仿真。仿真结果表明,在GPS／INS组合中采用H∞滤波,不仅保证了组合系统导航精度,提高了滤波的鲁棒性,而且能够防止滤波发散。     

New autonomous celestial navigation method for lunar satellite

Celestial navigation system is an important autonomous navigation system widely used for deep space exploration missions, in which extended Kalman filter and the measurement of angle between celestial bodies are used to estimate the position and velocity of explorer. In a conventional cartesian coordinate, this navigation system can not be used to achieve accurate determination of position for linearization errors of nonlinear spacecraft motion equation. A new autonomous celestial navigation method has been proposed for lunar satellite using classical orbital parameters. The error of linearizafion is reduced because orbit parameters change much more slowly than the position and velocity used in the cartesian coordinate. Simulations were made with both the cartesiane system and a system based on classical orbital parameters using extended Kalman filter under the same conditions for comparison. The results of comparison demonstrated high precision position determination of lunar satellite using this new m     

车辆动态数学模型辅助的惯性导航系统

提出了一种利用车辆的动态数学模型改善车载低成本惯性导航系统精度的方法.通过车辆的运动学模型和非完整约束条件得到虚拟的位置和速度观测量,与前向速度一起辅助惯性导航系统,惯性导航系统修正后的方位角又用来改善车辆的运动学数学模型.利用解析分析和协方差仿真方法研究了该组合导航系统的可观测性.理论分析和仿真结果都证明了通过车辆动态数学模型的辅助,低成本惯性导航系统的精度可以得到改善.该方法可作为当全球定位系统(GPS)暂停工作时的一种备份导航系统,在较长时间内限制惯性导航系统的误差,从而提高整个导航系统的冗余性和完整性     

平方根UKF混合滤波在自主光学导航中的应用

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置。在此基础上针对导航系统状态方程和观测方程的非线性问题,进行平方根Unscented卡尔曼滤波(square-root unscented Kalman filter)计算,由此实时确定了探测器的轨道。该方法将平方根滤波和UKF滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性。通过数学仿真并与EKF滤波过程进行比较,验证了该算法的优越性。     

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。     

基于地磁场矢量误差反馈的姿态补偿算法

针对小型空中机器人在全球定位系统（GPS）失锁情况下的姿态估计问题,提出一种新的闭环姿态补偿算法.有GPS辅助的情况下,采用组合导航算法对姿态角和地磁场矢量做出估计;当组合系统无法有效工作时,将反馈控制的思想引入姿态估计过程,充分利用地磁场测量值与估计值之间隐含的姿态信息,通过地磁场矢量误差反馈对姿态角速率测量值进行修正,进而抑制惯性导航系统误差的发散.在小型空中机器人上对算法进行实物验证,并与参考系统对比.结果显示:在GPS失锁的情况下,与开环工作模式下的INS/GPS组合导航系统相比,新的闭环姿态补偿算法的姿态估计误差更小,使惯性导航系统的姿态误差积累得到了有效的抑制．