无人机GPS/INS组合导航卡尔曼滤波技术

惯性导航(INS)和全球定位导航(GPS)是现代航空武器中应用广泛的两种导航技术.运用组合导航技术,将INS与GPS两者有机组合,能很好地克服各自缺点,形成优势互补结构.在无人机应用GPS/INS组合导航的基础上,引入卡尔曼滤波技术,能够有效提高导航的性能和精度,从而构成比较理想的组合导航系统.     

基于VxWorks系统的无人车GPS／INS组合导航

为了实现汽车自主导航,针对实时性导航,提出了一种基于VxWorks操作系统的GPS＋INS（inertial navigation system,惯性导航）组合导航。首先分析了无人车模型,布置导航的总体框架,确定CAN网络为整车通讯网络;然后研究了GPS导航,利用高精度GPS设备得到无人车坐标值,进而实现了GPS导航;接着研究了INS导航,利用一定精度INS的两个加速度计来积分推算无人车的航位,实现导航;再通过VxWorks结合两种导航方式,互相弥补信号的丢失与不可用。同时,开发了基于Windows的可视化导航界面,直观地观察导航效果和进行后台操控。实验验证了此导航的可行性和实时性。     

SINS/GPS/地磁组合导航系统的研究

为了应对航天、航海和车辆导航对导航系统的精度,提出了基于DSP的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)/地磁组合导航系统。介绍了该组合导航的系统结构与基本原理,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法完成对组合导航信息的融合,并对组合导航样机进行车载实验。试验结果表明,该组合导航系统提高了精度、计算速度和稳定性。     

运载火箭上面级惯性与天文组合导航系统设计

针对运载火箭上面级惯性导航随时间累积而误差增大以至不能满足长时间工作要求的问题,对采用星敏感器和地球敏感器修正惯性导航误差的方案进行了研究。首先,导出了上面级常用坐标系定义和姿态转换矩阵。然后,根据惯性导航的误差传播特性、星敏感器测量方程和地球敏感器的模拟测量方程,给出了组合导航的状态方程和观测方程。最后,设计了基于Matlab/dSpace仿真平台的星敏感器在导航回路中的半物理仿真实验。实验结果表明,组合导航使惯性导航位置误差矢量和从1.1719×104m减小到1.0367×103m,速度误差矢量和从11.2827m/s减小到3.6626m/s,姿态误差从0.1°减小到5′,说明了该组合导航方案能够有效修正惯性导航时间累积误差,半实物仿真实验验证了惯性/天文组合导航方案的可行性与正确性。     

基于 VG400 CD-100的微惯性测量组合标定

在对微惯性测量组合的发展和应用进行分析的基础上,从微惯性测量组合的结构及基本工作原理出发,针对微惯性测量组合系统进行了误差源分析和标定技术研究。以微惯性测量模块VG400 CD-100为研究对象,分析了微惯性测量的组合技术,建立误差模型方程,研究了微惯性测量组合系统的标定,给出了三维陀螺仪标定的比例系数和交叉耦合误差系数以及三维加速度计标定的比例系数和交叉耦合误差系数。然后利用MATLAB数据分析工具,采用最小二乘法回归理论,对标定实验数据进行分析和处理,最终完成对微惯性测量器件,即微陀螺仪和微加速度计各误差系数的标定。     

神经网络辅助卡尔曼滤波在组合导航中的应用

为使基于微机电系统的捷联惯性导航/全球定位(MEMS-SINS/GPS)组合导航系统在GPS接收机无法正常工作时,仍能提供满足精度要求的导航信息,提出了径向基函数神经网络(RBFNN)辅助自适应卡尔曼滤波(AKF)的信息融合方法。首先,基于该方法设计了由神经网络训练与预测两种模式构成的组合导航系统。在GPS可用时,对RBFNN进行在线训练;在GPS失锁时,由RBFNN预测AKF更新过程的量测输入。然后,建立了RBFNN与AKF的数学模型,并设计了RBFNN的训练策略与AKF的自适应算法。最后,通过跑车实验验证了该信息融合方法的有效性。实验结果表明,在GPS断开时间为40s和100s时,系统的位置精度分别优于15m和90m。该信息融合方法能在GPS失锁时对导航误差发散进行有效阻尼,是适用于小型无人机、制导炸弹与车辆的一种低成本、高鲁棒性、中等精度的导航方案。     

基于短期数据融合的自主三维导航系统

针对室内或无GPS的环境中必须布置其他通信设备才能实现行人三维导航的问题,提出了一种基于自主式MEMS惯性组合系统,采用短期数据融合,从而实现无需外界辅助设备的行人三维导航定位的方法。根据MEMS微惯性组合原理构建误差修正方程,详述了基于零速修正的高度融合补偿过程,并通过低成本样机进行真实实验。实验结果表明,所提出的方法能够实现行人在三维运动中的准确导航定位,定位误差不大于总行程的1.1%,比传统惯性导航系统降低了74%,在工程上具有较好的应用前景。     

基于偏振光传感器的无人机姿态组合滤波算法北大核心CSCD

针对惯性导航易受运动加速度影响和GPS与磁力计导航易受到电磁干扰影响等问题,提出了一种偏振光辅助惯性导航的无人机航姿估计算法。利用大气瑞利散射模型获取最大偏振矢量,辅助惯性元件实现了基于PI互补滤波的姿态四元数更新算法;对陀螺仪、加速度计和偏振光传感器信号进行粒子滤波的融合修正。实验结果表明:该方法解算的姿态角在静态条件下性能稳定,抑制了传感器噪声;同时在运动情况下准确性大幅提升,具有更好的动态解算精度。     

微惯性捷联导航(MINS)与GPS组合导航的工程实现

简要介绍了MINS/GPS组合导航系统的设计。描述了组合算法和惯性解算算法的实现,分析了样机在实验室的静态实验结果。实验表明,系统组合滤波器的设计和参数合理,样机取得了较好的导航解算精度。     

捷联惯导系统的误差模型与仿真

为研究捷联惯导系统短时间导航精度,建立了导航误差数学模型,分析了惯性器件误差对系统导航精度的影响.应用捷联惯性导航原理,针对系统短时间导航的特点,简化了载体在导航坐标系的导航方程;由惯性器件安装误差与陀螺仪等效零漂经过方向余弦矩阵变换建立载体姿态误差方程;结合导航方程、姿态误差方程与惯性器件误差推导出载体速度误差与位置误差数学模型.在此基础上,建立了误差状态空间方程与误差模型框图.在Matlab/Simulink环境下建立了误差数学模型计算模块,用捷联惯导算法与误差模型共同解算地面150 s导航试验数据.结果表明:导航系X轴的相对系统误差＜20%,Y轴、Z轴的相对系统误差＜4%,验证了误差数学模型的正确性.此外,分析了加速度计精度的变化对短时间工作的捷联惯导系统导航误差产生的基本影响.     

GPS/INS组合导航系统的研究

讨论了飞机惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GPS)的利与弊以及卡尔曼滤波方法在组合定位中的应用情况,进一步提出了基于神经网络数据融合方法的GPS/INS组合导航系统.系统神经网络结构采用单隐层的三层神经网络,输入输出神经元数目是4个,基于256个训练样本由经验公式求得隐层神经元数目为8个,同时还建立了惯导系统的数学模型和数据融合的数学模型.给出了利用MATLAB编制的神经网络训练程序并对这一神经网络进行了训练和仿真.实验表明,组合导航系统经度误差可达9m,纬度误差可达8m,与单独GPS定位和INS定位相比精度得到了提高.     

Outdoor position estimation based on a combination system of GPS-INS by using UPF

This paper proposes a technique that global positioning system(GPS)combines inertial navigation system(INS)by using unscented particle filter(UPF)to estimate the exact outdoor position.This system can make up for the weak point on position estimation by the merits of GPS and INS.In general,extended Kalman filter(EKF)has been widely used in order to combine GPS with INS.However,UPF can get the position more accurately and correctly than EKF when it is applied to real-system included non-linear,irregular distribution errors.In this paper,the accuracy of UPF is proved through the simulation experiment,using the virtual-data needed for the test.     

水下潜航器的惯导/超短基线/多普勒测速信息融合及容错验证

针对水下潜航器惯导系统的定位误差积累和容错性差等问题,分析了水声超短基线的相位差定位方法,推导了基于惯导提供实时位置、姿态误差角信息的惯导/超短基线(INS/USBL)导航解算过程及其坐标转换。结合惯导/多普勒测速(INS/DVL)滤波器,给出INS/USBL/DVL组合导航联邦滤波在3种信息融合算法下的应用。通过MATLAB仿真对导航算法进行了验证,结果表明该导航算法能够抑制惯导系统误差随时间发散的问题,能充分利用了3种导航系统提供的参数信息,且状态维数低,滤波收敛速度快,其中基于精度因子信息分配方法的导航系统误差最小。容错性验证结果显示,当超短基线出现故障时,重构后的组合导航系统在较高航速情况下依旧能提供有效的导航参数。所提出的INS/USBL/DVL组合导航联邦滤波方法能够精确地提供水下潜航器的各位导航参数信息,且具有较高的容错性和稳定性。     

INS/SFGPS PPP紧组合系统动态补偿滤波算法

惯性/卫星组合导航系统结合精密单点定位技术可有效提高导航定位精度。但精密单点定位技术一般需采用双频接收机,成本较高;同时该系统中采用载波相位作为部分或全部观测量,极容易受到周跳的影响而导致精度下降和系统不稳定。针对上述问题,设计了一种惯性/卫星精密定位紧组合导航系统以及基于动态周跳补偿的鲁棒滤波算法。该系统采用低成本的单频接收机(SFGPS),以精密单点定位技术(PPP)处理过的伪距和载波相位作为观测信息,与惯性导航系统(INS)等效观测量进行紧组合,建立了相应紧组合观测模型并引入周跳作为信息融合滤波状态模型中的状态量,以滤波器信息构建周跳检测统计量并对周跳幅值进行识别和估计,实时补偿观测量以提高观测信息精度,同时以前述周跳估计的结果对状态模型中周跳状态量部分滤波参数进行实时调节。上述方法通过动态补偿周跳误差提高导航精度,通过滤波器参数自适应调节提高滤波稳定性。仿真结果验证了该系统模型及算法的有效性。     

A new method of seamless land navigation for GPS/INS integrated system

For the last few years, integrated navigation systems have been widely used to calculate positions and attitudes of vehicles. The strapdown inertial navigation system (SINS) provides velocity, attitudes and position information, whereas the global positioning system (GPS) provides velocity and position information. A method using neural network (NN) and wavelet-based de-noising technology is introduced into the SINS/GPS/magnetometer integrated navigation system, because system accuracy may decrease during GPS outages. When the GPS is working well, NN is trained using the velocity and position information provided by SINS as input and the corresponding errors as output. Wavelet multi-resolution analysis (WMRA) is also introduced to de-noise the errors, the desired output of NN. Test results showed that velocity accuracies improved using NN, but other accuracies remained poor. By re-training NN with WMRA, the system accuracies improved to the level of using normal GPS signal. In addition, NN trained with WMRA also improved the approximation to the actual model, further enhancing alignment accuracy.     

单轴旋转惯导系统中陀螺漂移的精确校准

基于惯导系统的误差传播特性和轴向陀螺对经纬度误差的影响规律,提出了精确校准轴向陀螺漂移的方法以解决在单轴旋转惯导系统中单轴旋转只能自动补偿与转轴垂直的陀螺漂移,不能补偿轴向陀螺漂移的问题.首先,介绍了单轴旋转惯导系统自动补偿的基本原理.然后,在静基座的条件下分析了轴向陀螺漂移、初始方位和姿态角误差、初始速度误差等对经纬度的影响规律.提出了一种利用经纬度误差作为观测量,采用最小二乘法对轴向陀螺漂移进行精确校准的新方法.最后,利用激光陀螺单轴旋转惯导系统进行了静态导航试验和跑车试验.实验结果显示,该方法对轴向陀螺漂移的辨识精度达到o.000 5(°)/h,系统的定位精度优于1 nm/72 h.该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,具有很强的工程实用价值.     

MIMU信号频谱分析及降噪方法

根据误差信号的频谱特性将MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)误差信号分为长期误差和短期误差两类,分析了两类误差的来源和传统组合导航系统的降噪性能。利用Allan方差法对MIMU长期误差进行分析建模;针对短期误差的频谱特性,使用最优低通滤波器滤除高于运动特性频带上限的部分;通过小波阈值降噪方法减小混叠在运动特性频带中的短期误差。GPS/MIMU组合导航仿真结果表明, 经过MIMU信号预处理的组合系统,在GPS信号有效时定位误差减小了20%,而当GPS信号丢失时,累积误差降低了近80%。     

Estimability measures and their application to GPS/INS

In this paper, estimability measures and their properties are introduced for a discrete linear system. The degrees of estimability of both a system and its subspaces can be examined with these measures for multi-input/multi-output time-varying systems. The relations among estimability, error covariance, and information matrix are presented. The effects of the initial error covariance, system model perturbation, and the transformation of state variable on the measures are also given. The estimability measures are applied to GPS/INS to confirm the estimability analysis results.     

Vision coupled GPS/INS scheme for helicopter navigation

This paper presents a framework for a GPS/INS/vision-based helicopter navigation system. The conventional GPS/INS algorithm has weak points such as GPS blockage and jamming, while the helicopter is a speedy and highly dynamic vehicle that may easily lose a GPS signal. A vision sensor is not affected by signal jamming, and the navigation error of such a system does not accumulate. Hence, a GPS/INS/vision-aided navigation scheme was implemented to provide the robust localization suitable for helicopter operations in various environments. The core algorithm is the vision-based SLAM (simultaneous localization and mapping) technique. Flight tests were performed to verify the SLAM-aided vision navigation algorithm. During the tests, it was confirmed that the developed system is sufficiently robust under GPS blockage conditions. The system design, software algorithm, and flight test results are described in this paper.     

轻量化惯导系统振动响应分析与减振器优化

惯导系统轻量化设计产生的结构柔性对其振动响应会产生不可忽略的影响。针对某型轻量化惯导结构,采用基于频响函数的子结构综合方法,建立了惯导系统的动力学模型,并应用此模型分析了IMU柔性对惯导系统的影响,并提出了一种减振系统参数优化设计方法。通过减振器优化,惯导系统的角位移明显减小,有效抑制了振动耦合。最后通过振动实验验证了优化方法的准确性,同时发现惯导系统经减振器参数优化后提高了振动过程中惯导系统航向和姿态测量精度。