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.     

GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法研究

粒子滤波是一种基于Monte Carlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法,在组合导航系统的观测精度较低时能获得较好的滤波效果,但在观测精度较高时,不但可能导致滤波发散,而且存在重要性分布函数难以选取,出现粒子退化的现象。为了克服这些缺点,文章研究GPS/DR车辆组合导航改进的粒子滤波算法,提出了基于改进粒子滤波算法的GPS/DR车辆组合导航信息融合技术。采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)移动方法,移动粒子样本到状态空间中的新位置,既保证了移动后的粒子样本和实际概率函数同分布,又防止了大量后选粒子被拒绝。用改进的粒子滤波算法和扩展Kalman滤波算法,分别对GPS/DR车辆组合导航系统进行仿真实验,结果表明,改进的粒子滤波算法能减小导航定位误差,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波。     

车辆GPS/DR/DM组合导航系统的研究

研究了车载GPS/DR/DM组合导航系统.通过分析GPS(GlobalPositioningSystem)和DR(Dead-Reckoning)各自导航、定位的原理及特点,以及DM(DigitalMap)的特点,设计了一种新型的低成本车辆兵器GPS/DR/DM组合导航系统,并且用自适应的扩展卡尔曼滤波对组合系统进行了仿真实验,证明了本系统的可行性.车辆GPS/DR/DM组合导航系统无论从精度还是可靠性来说较常规的导航系统都有明显的改善和提高,GPS/DR/DM组合导航系统是一种较为理想的车辆导航系统.     

神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案

传统的Kalman滤波器自适应能力弱，而单纯的神经网络滤波器估计精度较差，且网络训练经验性太强。面向组合导航领域，提出BP神经网络辅助自适应联邦Kalman滤波器方案，设计并实现了SINS／GPS／TAN／SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力，并提出新的神经网络输入量，改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高，仿真结果证明了该方案的可行性和有效性。     

GPS/惯性组合导航系统的并行算法研究

基于导弹发射段ＧＰＳ／惯性组合导航系统模型,研究并行化滤波计算的平均算法、Ｕ－Ｄ算法及实现这些算法的阵列结构,满足组合系统的实时处理要求及提高算法的数值稳定性。     

AGV用GPS/DR组合导航信息融合

目的 研究一种满足室外自动导引小车(AGV)导航要求的高精度、低成本的组合导航系统.方法 应用信息融合技术,通过航位推算系统辅助GPS定位,并采用卡尔曼滤波的融合算法,克服了GPS信号的遮蔽与中断问题,使组合系统能够较好地满足AGV导航定位的需要.用VC ++编写融合算法以及实验控制程序,实现了实验数据的采集以及对AGV的运动控制.结果 给出了GPS单独导航和GPS/DR组合导航两种工作状态下的位置误差,从对比中可以看出,组合导航系统的定位精度比GPS单独导航的定位精度提高了50%.结论 组合导航系统可以减小甚至消除推算定位系统随时间积累的误差,并在任何情况下能较好地实现AGV的实时、可靠、准确定位.     

一种改进的低成本车载MIMU/GPS组合导航系统算法

针对低成本车载MIMU/GPS组合导航系统中存在的航向角可观测性较弱的问题,建立了一种加入GPS测速所获得的航向角信息的量测方程,增强系统航向角的可观测性,从而解决了低成本车载MIMU/GPS组合导航中的航向角可观测性较弱的问题。同时,为提高实时计算效率,并考虑低精度惯性器件噪声统计特性不易准确获得,采用降阶状态模型,并设计改进型强跟踪卡尔曼滤波与U-D分解相结合的滤波算法来抑制模型不精确造成的滤波发散。跑车实验表明,所设计的方法能够很好适用于低成本车载MIMU/GPS组合导航系统。     

基于GPS/INS的自适应无迹Kalman滤波算法

载体的姿态参数是导航系统重要的影响因素,为提高姿态角测量精度,以INS和GPS紧组合导航系统为研究背景,针对无迹Kalman滤波算法对误差模型较敏感、新息噪声干扰数据需预处理、算法实效性低等缺点,提出改进的自适应无迹Kalman滤波算法.首先,用自适应窗口在线估计系统噪声和量测噪声的协方差值,得到与实际噪声更贴近的统计特性,减小数据预处理的干扰;其次,对状态预测方差阵引入次优渐消因子减少计算量,同时为了减少模型的精度损耗,对滤波过程引入统计量,确定模型不确定性检测阈值;最后,用扩展Kalman滤波、无迹Kalman滤波和改进后的新滤波算法对无人机航向轨迹进行数据处理.结果分析可得,改进的滤波融合算法能将姿态的测量精度提高到0.1°,具有更强的收敛性,能较好地抑制漂移误差.     

GPS/DR组合定位系统信息融合技术

在分析GPS/DR组合定位系统特点的基础上,设计了一种改进的联邦卡尔曼滤波器结构。对于GPS线性子系统采用标准卡尔曼滤波器,对于DR非线性子系统则采用无察觉卡尔曼滤波器。主滤波器采用动态信息分配系数对子滤波器的结果进行最优估计,并对DR子系统进行误差补偿,部分削减DR的误差累积效应。实验结果表明,算法能够满足车载导航系统的定位要求,并且在GPS误差较大时保持系统较高的可靠性和定位精度。     

基于SVM的GPS/DR组合定位算法研究

为解决GPS失效时系统无法较长时间高精度定位的问题,文章给出了一种基于SVM的数据融合算法并将其应用于GPS/DR组合定位系统的数据融合中。实验结果表明：当GPS失效时,使用该算法的定位系统可保持更长时间的精确定位。     

一种低成本GPS组合导航定位系统

提出一种低成本、简单实用的GPS组合定位系统,即采用电子计步器与电子罗盘辅助GPS.该系统可以工作在自主导航、纯GPS导航、组合导航3种模式.文中给出了组合原理、方法和基本算法,探讨了几种应用模式和可能的应用领域.     

基于GPS/DR的车辆定位系统的研究

针对全球定位系统信号易受城市复杂环境干扰、有时接收不可靠、航位推算对城区车辆导航存在盲区等问题,将DR与GPS定位系统组合起来,建立组合定位系统。设计了GPS/DR组合定位系统的滤波模型,分析了其信息分配原理和信息分配系数的计算方法。     

SINS/GPS组合导航方法设计

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,重点研究联合卡尔曼滤波方法在组合导航中的应用,基于最优化理论的数据融合技术,通过分析纯惯性导航系统的误差,建立了组合导航系统的误差模型,设计了高可靠性、易于工程实现的简化联合卡尔曼滤波器和对应的数据融合算法。并对该导航系统进行了动态实验,结果表明组合导航能有效抑制导航参数误差,提高导航精度。     

GPS／GLONASS组合导航中的星历计算与数据融合

针对ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ组合导航中的需要,分析了ＧＬＯＮＡＳＳ卫星的广播星历格式,简化受力模型和星历计算方法,并给出了ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ的数据融合模型。     

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.     

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.     

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。