SINS/GPS不同组合模式适应性分析与验证

针对高动态和干扰环境下GPS接收机工作时存在的问题,研究了SINS/GPS四种典型组合模式的工作机理,从系统的动态适应性和抗干扰性等方面对各组合模式的特点进行了深入分析;最后,从抗干扰能力、精度、快速性及鲁棒性等方面对其中两种代表性组合导航模式的性能进行了详细的仿真验证与比较,并给出了可供工程参考应用的建议。     

SINS/GPS紧密组合导航系统仿真研究

对紧密组合的SINS/GPS复合导航系统在高速、高机动弹道导弹上的可行性进行了分析研究。建立了紧密组合模式的SINS/GPS全系统的仿真模型,给出了GPS仿真器中导航星的位置计算、最佳导航星座选择及输出伪距的实现算法;选用伪距、伪距率为观测信息,分别采用输出和反馈校正两种模式,实现了基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧密组合导航系统仿真。仿真验证表明,与松散组合模式相比,紧密组合导航系统收敛性好、导航精度高,能够很好地抑制弹道导弹在高机动飞行状态条件下惯导系统误差积累的现象,有较好的导航性能。     

SINS/伪卫星组合导航系统

GPS能够提供全天候的实时高精度定位，但有时GPS系统不能工作，伪卫星的引入可以解决这一问题。文中研究了伪卫星导航原理，分析了伪卫星导航系统存在的问题以及解决方法。研究了SINS／伪卫星组合导航系统，给出了组合导航方案、误差方程和卡尔曼滤波算法，并进行了仿真研究。仿真结果表明．SINS／伪卫星组合导航系统可以有效抑制惯导系统的误差发散。伪卫星在GPS不可用时提供了另一种可行的区域导航定位方案。     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展，提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法。以Kalman滤波为基础，将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合，估计出组合导航系统的误差状态量，进而修正捷联惯导系统的导航参数。详细推导了这种组合导航方式的测量方程，并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真。通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性，具有实际应用价值。     

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.     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展,提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法.以Kalman滤波为基础,将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的导航参数.详细推导了这种组合导航方式的测量方程,并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真.通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性,具有实际应用价值.     

空空导弹SINS/GPS紧组合导航系统仿真

为了满足空空导弹远程发射要求,采用基于伪距、伪距率的SINS/GPS组合导航系统作为空空导弹的中制导。建立了惯性器件和GPS的误差模型,设计了Kalman组合滤波器,用MATLAB软件对紧组合系统进行了仿真研究。仿真结果表明,紧组合导航系统导航精度满足空空导弹中制导设计要求。     

车载激光陀螺SINS/DR组合导航系统研究

推导了捷联惯导系统（SINS）误差方程和航位推算（DR）误差方程。建立了SINS／DR组合导航离散卡尔曼滤波（KF）状态方程和量测方程。最后对SINS／DR组合导航算法进行了仿真，仿真结果表明；组合系统中部分误差源能够被估计出来并且得到补偿，因而组合导航效果优于单独的SINS或DR导航效果。     

机载布撒器中SINS/GPS导航计算机的设计

文中以布撒器的捷联惯导和GPS组合导航系统(SINS/GPS)为研究背景,介绍了以TMS320VC33为核心处理器,实现多路导航数据实时采集,控制周期内导航数据的解算,GPS导航数据实时校正,与主控机和遥测机等的数据交换的硬件平台设计过程.     

SINS/陆基单站组合导航系统建模与性能仿真验证

针对弹道导弹的特点,在分析陆基单站定位原理的基础上,详细建立了单站定位的误差模型,并设计了两种可行的SINS/陆基单站组合导航系统方案:松组合导航系统和紧组合导航系统。通过仿真对比,紧组合导航系统收敛性好、导航精度高,能够很好地抑制惯导系统误差积累现象,有较高的导航性能。     

超紧密组合下GPS/INS跟踪回路的结构及性能分析

介绍了全球定位系统（GPS）和惯性导航（INS）的互补性，以及组合导航在制导系统设计中的广泛应用．GPS／INS组合导航系统使用的是松散组合或紧密组合，提出了一种超紧密组合的方案，并对其性能进行了仿真评估．结果表明，它可以提高GPS的性能，如更高的相位跟踪带宽和更高的抗多路径噪声的特性．     

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。     

面向深组合导航技术的GPS软件接收机捕获算法

通过研究GPS软件接收机的捕获算法,在传统捕获模式基础上面向深组合导航技术,将外部其他导航系统给出的信息反馈入接收机,辅助信号捕获过程,可以使接收机的捕获速度提高数倍。在基于频域相关技术的捕获算法基础上,通过对频域数据进行分析研究,提出了利用伪距信息缩短相关伪码长度,利用多普勒频移信息缩小频率搜索范围以及截短频域信息减少相关运算量等三种提高算法效率,加快捕获速度的改进方案。通过建立捕获算法的仿真模型进行仿真,验证了改进算法的可行性,确定了改进算法的必要参数。仿真结果表明改进算法较普通算法在捕获速度、运算效率上具有显著的优势。     

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.     

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。     

GPS／SINS 深组合导航技术综述

介绍了GPS／SINS深组合导航系统的技术发展历程。与传统的标量跟踪相比,阐述了基于矢量跟踪的深组合导航系统的关键技术及优劣势。按照导航系统结构和信息处理方式的不同,将GPS／SINS深组合导航系统分为集中式、相干分布式和非相干分布式,分析对比了这三种主要深组合模式的性能特点。论述了GPS／SINS深组合导航系统的发展现状,指出了深组合未来的研究方向和发展趋势。     

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.     

自适应钟差模型在GPS/INS深组合中的应用研究

针对GPS/INS深组合系统中GPS接收机误差状态模型难以确定的问题,文中提出了一种自适应的时钟误差模型.该模型可以根据GPS接收机钟差的变化规律而自适应调节模型参数.通过GPS/INS深组合导航系统将传统的固定参数多项式模型与该自适应钟差模型进行半物理仿真比较,结果表明文中提出的模型能有效提高组合系统的导航精度和可靠性.