模糊逻辑在NGIMU/GPS组合中的应用

由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺惯性测量组合(NG IMU)导航误差随时间迅速累积.采用传统卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计时,又由于观测噪声的复杂性,造成滤波结果不明显.针对上述噪声统计特性不易确定的特点,基于NG IMU九加速度计配置方案,提出利用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法进行NG IMU/GPS组合导航系统设计.模糊逻辑自适应卡尔曼滤波器(FLAKF)通过对噪声方差进行修正,将卡尔曼滤波器调整到最优状态.同时进行了系统位移、速度、角速度仿真,仿真结果验证了模糊逻辑自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

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。     

INS/GPS组合导航联邦滤波器的仿真研究

为了研究平台式惯导INS(interialnavigationsystem)和全球定位系统GPS(globepositionsystem)组合导航联邦滤波器的实现,用卡尔曼滤波与Matlab仿真的方法,可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行.     

小型无人机GPS／航程推算组合导航系统研究

探讨了在无人机上发展ＧＰＳ／航程推算自式组合导航系统的必要性和可行性；对利用ＧＰＳ定位信息进行导航时所需的坐标转换问题作了分析研究；并对研制的ＧＰＳ／航程推逄组合导航系统的设计思想，总体方案，工作原软硬件结构作了介绍，给出了在小型无人机上进行导航试验的结果。     

低成本MIMU/GPS组合导航系统设计与实验

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统(INS)的进一步推广应用,然而低成本微型惯性测量单元(MIMU)的出现,为INS的推广应用了带来了新的契机。文中提出了一种适合于工程应用的低成本MIMU/GPS组合导航系统的结构与方案,并给出了组合导航系统位置速度交替组合模式的数学模型。考虑到未知工作环境中各类噪声统计参数的未确定性易使经典的卡尔曼滤波器发散,因此文中采用了闭环自适应卡尔曼滤波器对子系统的数据进行融合处理;设计了低成本的组合导航系统原理样机,并进行了跑车实验。跑车实验及事后数据处理分析结果表明:该系统具有较高的长时间导航精度以及良好的可靠性和鲁棒性。     

飞行器INS 与 GPS组合导航系统卡尔曼滤波

随着导航技术和控制理论的发展,组合导航系统已经成为当今最主要的导航系统。组合导航系统包括许多导航传感器,因此如何充分有效地处理来自多传感器的数据已成为组合导航系统的主要问题。在组合导航系统中,最先进的信息处理方法是联邦卡尔曼滤波。但联邦滤波器设计复杂,计算量大,很难满足一些高速巡航平台导航计算的高精度、高实时性要求。文章研究了巡航飞行器INS与GPS组合导航系统的卡尔曼滤波问题,设计了滤波器,并进行了仿真试验。     

惯性/天文/卫星组合导航误差在线标定方法

为提高惯性/天文/卫星(INS/CNS/GNSS)组合导航系统长期工作时的精度,推导了基于四元数误差描述的组合导航系统误差状态方程和量测方程,利用分段定常系统(PWCS)定理,分析了不同输入条件下系统状态变量的可观测性和可观测度.结合可观测性和可观测度分析结果,提出了利用星敏感器及卫星导航系统提供的姿态、位置矢量在线标定陀螺仪、加速度计和星敏感器误差参数的方法.可观测性分析和仿真试验结果表明,该方法可以精确在线估计出陀螺仪、加速度计、星敏感器的标度因数、零偏和安装误差,提高惯性/天文/卫星组合导航系统长期在轨工作的精度.     

GPS/INS动态卡尔曼滤波优化算法

GPS/INS组合导航系统动态定位数据的随机误差消除的重要方法是卡尔曼滤波,但运用扩展卡尔曼滤波器进行动态定位滤波时,需要对系统模型和观测模型以及误差模型进行准确建模,特别是载体状态机动时滤波器跟踪能力不强。提出一种GPS/INS组合导航动态卡尔曼滤波的优化算法,引入遗忘因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用现时的测量数据,改善滤波器的动态性能,并进行计算机仿真实验。仿真结果表明,遗忘因子增加,滤波器的跟踪能力增强,使滤波器达最佳性能。该优化算法比普通的扩展卡尔曼滤波算法的动态跟踪性能好,从而可显著提高导航系统定位精度。     

组合导航系统在管道地理位置测量中的应用

管道的安全性在油气传输中有着非常重要的地位，定期检测损伤能使管道安全、高效地运行.对损伤进行精确定位，是评估及修复管道缺陷所必需的.介绍了管道地理位置测量的主要方法，讲述了惯性器件和GPS/INS组合导航系统的基本原理.利用了一种管道地理位置测量的有效方法，即GPS/INS组合导航系统，对组合导航系统的实验数据进行了分析.同时结合了惯性器件误差的主要来源，提出了减小误差的有效方法.     

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。     

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     

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     

联邦卡尔曼滤波与集中式卡尔曼滤波的等价性

给出了联邦卡尔曼滤波与集中式卡尔曼滤波的等价性证明,并用GPS/INS组合导航系统的静态仿真实验验证了等价性。     

抗差自适应EKF在INS/GNSS紧组合中的应用

针对惯性/卫星紧组合导航中卫星观测数据存在粗差,影响组合导航系统定位精度,同时考虑到卫星少于4颗和卫星几何分布不佳对预测残差构造自适应因子的影响,提出了一种抗差自适应EKF紧组合算法。该算法给出惯性/卫星紧组合状态方程与观测方程,抗差等价权因子和预测残差法构造自适应因子的计算公式,并给出卫星少于4颗和卫星几何状态分布不佳情况下自适应因子的计算方法。通过车载实测数据对算法进行验证与分析,实验结果表明,基于抗差自适应EKF的惯性/卫星紧组合算法可有效削弱卫星粗差观测值的影响,在可见卫星数少于4颗和卫星几何分布不佳的状态下,依据该算法获取的系统导航精度得到进一步提高。     

一种惯导观测数据仿真的实现方法

为了满足惯性导航和GNSS/INS组合导航对性能测试和算法验证的需求,提出一种简便的惯导观测数据仿真的方法,用于在室内仿真生成运动载体上的惯导器件的测量值。运用数学仿真的方法,在分析载体运动特点的基础上,给出了载体轨迹和姿态参数的计算方法,建立了惯导器件的观测数据及主要误差项的数学模型,并说明了惯导观测数据仿真方法在硬件平台上的具体实现过程。采用惯导软件接收机进行闭环测试,实验结果表明,该方法能生成正确的惯导观测数据。     

联邦卡尔曼滤波器在无人机导航系统中的应用

针对无人机GPS／RP／DR组合导航系统的特点，设计了用于该系统的联邦卡尔曼滤波器。该滤波器具有全局最优性，其结构遵循信息分配原则，其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性，并减少了信息传输量与计算量。理论分析及仿真结果表明，该联邦卡尔曼滤波器能够满足无人机在GPS或RP信号无效或两信号均短期无效情况下定位导航的精度要求。     

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．     

气压高度表增强GPS组合导航系统数据融合

针对在精密进场着陆阶段GPS信号易受干扰及高度准确性较差、气压高度表对气压及温度敏感的特点,提出了一种提高垂直方向定位精度的组合导航系统。基于GPS定位误差、气压高度表误差以及其“当前”统计模型,建立了系统的状态方程和观测方程,给出了采用迭代Kalman滤波的数据融合算法。理论分析仿真和实验结果表明,迭代Kalman滤波算法提高了垂直方向上的定位精度与实时性,改善可用性,性能优于Kalman滤波,保证了飞机在进近阶段的安全性和可靠性,可以作为精密进近阶段的着陆引导系统.     

对GPS/INS超紧耦合导航对抗的干扰源配置分析

GPS/INS组合技术广泛应用于精确制导武器导航中,随着GPS/INS组合导航超紧耦合方式的逐渐成熟,整个导航系统的抗干扰能力显著提升。为了对采用GPS/INS超紧耦合精确制导武器有效实施导航对抗,以GPS接收机不同环节的性能下降指标将干扰形成的威力区用受扰区、半失效区和失效区来进行划分,结合接收机工作过程和GPS/INS超紧耦合对接收机跟踪环结构设计的影响,推导分析了在匹配谱干扰下P(Y)码和M码信号捕获、跟踪和解调性能指标降至划分临界值时接收机射频前端所需的干扰功率。考虑干扰来向与接收天线增益的关系,仿真得到干扰源在不同高度下各威力区发射功率随有效距离的变化关系。在此基础上,对GPS/INS超紧耦合精确制导武器的导航对抗连续压制作用距离进行仿真分析,进而完成对干扰源数量和部署位置的建模求解。分析和解算结果可为载荷和高度受限的升空干扰源在GPS/INS超紧耦合精确制导武器导航对抗中的实际运用提供借鉴和参考。