水下航行器组合导航仿真系统设计与实现

建立了自主水下航行器SINS／DVL组合导航的实时仿真系统，给出了以PC104计算机为核心的AUV导航仿真系统设计方案，包括导航系统的基本硬件（CPU模块和扩展模块）和软件组成（惯性传感器模块、DVL和深度计、采样模块以及导航解算模块），介绍了AUV模型解算系统、组合导航解算系统、模块间通信等的设计原理。通过建立AUV数学模型的方法模拟出AUV运动参数来设计实际导航系统，避免了半实物仿真的时间、经费等耗费。仿真试验表明，模型和导航算法正确，所设计的导航仿真系统能够模拟传感器输出，并完成各种数据的采集、运算及组合导航工作方式和工作状态的转换，计算精度满足要求，方案可行。该系统可用于AUV系统的试验及性能分析，为AUV的导航定位提供保证。     

图像辅助的综合导航系统研究

研究了一种新的飞行器导航系统,它使用图像传感器来辅助机载INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合系统,从而构成INS/GPS/图像辅助的综合导航系统.提出了适用于图像辅助组合导航的新的信息融合结构与滤波算法基于残差校正的级联式卡尔曼滤波组合导航信息融合方案;推导并建立了上述级联式滤波的系统状态方程与图像量测方程.进行了仿真计算,并与联合卡尔曼滤波方法的结果进行了比较.仿真结果表明此种新的滤波方法在精度上是可行的.     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

SINS/低成本基地辅助测速组合导航技术研究

借鉴INS/GPS组合导航系统原理,文中提出了SINS/速度组合导航系统方案.在此方案中,利用基地辅助测速测得的速度信息作为导航系统的辅助信息,通过Kalman滤波来修正SINS系统的误差.仿真结 果表明组合系统导航精度基本达到目前实际应用的水平.应用此方案,只须利用能够提供速度信息的低成本基地辅助测速系统(空基如高空气球等空中平台,陆基如雷达站等)就能实现导航定位的功能,具有实际应用前景和深远意义.     

自适应抗野值Kalman滤波算法在水下航行器组合导航中的应用

野值会严重影响滤波器的稳定性和滤波精度。以自主水下航行器(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)为应用背景,通过分析AUV中低精度组合导航系统的特点和误差模型,针对野值可能产生的影响,提出了一种由Sage_Husa自适应滤波和抗野值修正算法结合而成的自适应抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,自适应抗野值Kalman滤波算法提高了滤波器的滤波精度和稳定性,具有较好的工程实用价值。     

巡航导弹的GPS/INS组合导航系统研究

提出了巡航导弹卫星/惯性组合导航系统的组合结构,分析并建立了组合导航系统的误差模型,采用了卡尔曼滤波器进行组合导航系统导航状态的最优估计,并进行了组合导航系统的仿真计算.仿真结果表明采用卫星导航定位系统对巡航导弹的惯性导航系统进行辅助将大幅度提高巡航导弹的导航精度,具有重要的实际意义.     

低成本IMU/GPS车辆组合导航系统设计与仿真研究

设计了一种低成本的IMU/GPS车辆组合导航系统.采用低精度的陀螺仪和加速度计作为惯性测量器件,构成惯性测量装置(IMU);然后,将该IMU与GPS构成组合导航系统,通过设计高效的组合导航算法来提高组合系统的定位精度.实验仿真结果表明,该低成本IMU/GPS车辆组合导航系统具有较高的导航精度,同时有效降低了系统成本.     

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。     

弹道导弹INS/GNSS/CNS组合导航系统研究

提出了弹道导弹惯性/卫星/天文组合导航系统的方案与组合结构,分析并建立了组合导航系统的误差模型,采用了联邦滤波器进行组合导航系统导航状态的最优估计,并进行了组合导航系统的仿真计算.仿真结果表明采用卫星导航定位系统和天文导航系统对弹道的惯性导航系统进行辅助将大幅度提高弹道导弹的导航精度,具有重要的实际意义.     

基于自适应滤波的惯性+多模卫星组合导航算法研究

惯性+多模卫星组合导航系统通常采用定常参数的加权最小二乘算法进行多传感器信息融合,若加权系数与实际噪声统计特性不吻合,将会对组合导航精度产生不利影响.为解决该问题,提出一种基于自适应滤波的改进信息融合算法,对惯性及卫星导航数据应用自适应Kalman滤波以估计惯性导航误差,对滤波输出进行基于加权最小二乘法的多模信息融合,并根据滤波误差方差阵的解算结果对加权系数进行实时调整以优化估计精度.仿真结果表明该算法能够在一定程度上提高组合导航系统的精度和对不同随机噪声的适应能力.     

无动力滑翔导弹的SINS/GPS组合导航系统研究

根据无动力滑翔导弹的运动特性,提出了基于H∞鲁棒滤波技术的闭环SINS/GPS组合导航系统.该导航系统使用MEMS惯性器件,并且在SINS/GPS组合导航的基础上引入了协方差配置鲁棒滤波技术,不仅有效地提高了导航的性能和精度,而且增强导航系统的鲁棒性.仿真结果表明该系统结构简单,状态估计精度较高,系统鲁棒性好,便于工程实现.     

单领航者相对位移测量的多自主水下航行器协同导航

针对单领航自主水下航行器(AUV)协同导航系统对定位精度和实时性的要求,提出了一种新的基于相对位移量测信息的协同导航方法.通过分析单领航AUV协同导航系统的定位原理和运动学模型,结合相邻采样时刻主、从AUV间相对位置的几何关系及航位推算信息,利用扩展的Kalman滤波(EKF)导航算法实现对从AUV的定位估计.与已有的...     

远程AUV组合导航技术研究

AUV通常采用SINS/DVL组合导航系统导航,然而在大航程时存在很大的定位误差.针对远程AUV的大航程及在水下状态自主航行存在的问题,提出定时引入GPS信息达到提高导航精度目的.文中重点介绍一种采用SINS/DVL/GPS水下组合导航方式,通过定时引入GPS信息,提出组合滤波器设计方案,仿真结果验证了此设计方案可有效提高系统导航定位精度.     

基于交互式多模型的多传感器组合导航系统

针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组合导航系统,并与单一模型下的卡尔曼滤波方法进行比较。仿真实验结果表明,该方法能提高组合导航系统的滤波精度与可靠性,但当实际的模型集不能覆盖实际的所有模态时,系统的滤波精度会有所下降。     

航速惯导组合导航系统在AUV上的应用

捷联惯导多普勒（SINS/DVL）组合导航技术是自主水下航行体（AUV）导航系统中经常采用的算法。针对由于复杂海洋环境导致的DVL失效,使整个导航精度急剧下降的情况,该文将螺旋桨转速变换成AUV航速,利用航速惯导组合系统信息融合方法,提出了一种通过航速惯导组合导航的卡尔曼滤波算法,可以减小导航误差。仿真结果表明,该算法提高了系统稳定性,在短时间内可以满足AUV导航系统的定位需求。     

INS/GNSS/CNS组合导航系统仿真研究

研究了INS／GNSS／CNS组合导航系统的原理和特点。分析并建立了组合导航系统的误差模型，采用了平台失准角、INS与GNSS的位置之差和速度之差作为观测量进行仿真计算。仿真结果表明：采用天文导航系统对弹道导弹的INS／GNSS组合导航系统进行辅助将大幅度提高导弹的导航精度，具有重要的实际意义。     

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。     

分段最小二乘滤波的原理及应用

针对惯导／双星组合导航系统在战时易暴露目标的特点，提出了一种基于最小二乘滤波的分段滤波技术，并称之为分段最小二乘滤波。该滤波方案在INS／双星组合导航系统中进行分时段滤波。其它时间为纯INS解算。选择合理的滤波起始点及滤波时段的长短是分段滤波的关键技术。将分段最小二乘滤波应用到INS／双星组合系统中进行仿真验证．仿真结果表明采用分段最小二乘滤波既能保证组合导航系统的导航精度又可以有效减小用户与中心站的通信时间．提高了INS／双星组合导航系统的可靠性。     

多传感器容错综合导航系统技术及其应用研究

文中结合经典的故障检测、隔离方法和联邦卡尔曼滤波,提出了以惯性导航系统为基准的多传感器容错综合导航系统设计方案,并在信息融合策略中采用了"故障诊断周期"方法对系统故障和野值进行了不同处理,以提高系统滤波的精度和数据的连续性.以SINS/GPS/Doppler组合导航系统为例, 结合载体的使用要求以及各导航子系统的使用范围和误差特性进行了设计方案的可行性分析.研究结果表明, 所设计的方案既能有效地实现系统故障检测、隔离和系统重构, 而且整个导航计算过程保持了良好的算法连续性、稳定性和系统精度.     

一种简化的发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统无迹卡尔曼滤波算法

在弹载等高动态环境下组合导航系统状态方程具有强非线性,且各状态相互耦合影响,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法因忽略高阶项相互影响,其模型线性化展开会导致模型不准确引起导航精度下降;无迹卡尔曼滤波（UKF）算法能有效避免引入线性化误差,却存在因组合导航系统维数过高引起大量粒子递推滤波计算复杂而影响算法实时性的问题。为此,针对发射惯性系下弹载组合导航系统对滤波算法高实时性和高精确性的要求,设计了一种简化UKF(SUKF)算法,SUKF算法通过对导航系统的状态参数直接进行建模估计,解决了传统UKF算法实时性差的问题,同时继承了传统UKF算法无需模型一阶线性化展开的优点,提高了导航系统的精度。算法仿真结果表明,SUKF算法有效提高了系统解算的实时性和滤波精度,非常适合用于实际工程系统。