一种惯性/卫星容错组合导航系统设计

在高动态情况或城市峡谷中,GNSS卫星接收机容易丢星失锁,在信号干扰的情况下,GNSS卫星接收机会失效。针对上述情况,设计了一种惯性/卫星容错组合导航系统,详细介绍了惯性/卫星容错组合导航系统的设计方案,具体介绍了惯性/卫星组合导航系统可能出现的异常组合,针对不同的异常情况给出了相应的处理策略。该容错组合导航系统在GNSS卫星接收机异常的情况下可以提高组合导航系统的精度和可靠性。设计了仿真试验和跑车试验对该惯性/卫星容错组合导航系统进行验证,取得了较好的效果。     

卡尔曼滤波在GPS定位误差处理中的应用

为满足地面运载工具管理现代化的需求,开发了动态定位信息管理系统。针对卫星定位信息误差形成的原因和组成,分析了几何精度因子在误差形成中的影响,在对误差分析的基础上提出了一种误差处理的数学模型,采用卡尔曼滤波的方法对误差进行处理。实验结果表明,该方法有效限制了GPS定位中存在地粗大误差,提高了定位精度。     

定位用SINS/GPS组合算法仿真及分析

从SINS／GPS（Strapdown Inertial Navigation System／Global Position System）组合系统算法设计的总体方案入手，给出了低动态载体定位或高动态载体短时定位用的一种捷联解算算法，推导了SINS／GPS组合算法采用的惯性测量误差方程，结合某载体运动参数，对几种情况下的SINS／GPS组合定位误差进行了仿真，并对仿真结果进行了比较，为工程应用奠定了基础。     

混合星座卫星导航系统定位精度分析方法

随着卫星导航技术的发展,无人机等运动载体上的卫星导航设备一般可以接收多个星座的卫星导航信号。在进行多星座卫星导航混合定位处理时,需要评估混合星座卫星导航系统的定位精度指标。卫星导航的定位精度与等效测距误差、空间几何分布等因素有关,不同星座的接收机使用的时钟不同,也会引入相应的误差影响。本文根据卫星导航定位原理,分析了混合星座卫星导航系统的定位误差方差,推导了混合星座定位的精度评估方法。最后,本文还分析了在混合星座定位时,引入测距精度较差的星座系统后,对整个导航系统性能的影响。实验结果表明, 本文分析的混合星座定位精度评估方法与实验结果相符合,为评估多星座导航系统信息融合后的定位性能提供了指导参考。     

基于铁路巡线的导航定位终端的设计

卫星导航定位系统在不断地发展和完善,而导航定位系统的重要核心是终端.本文设计了以单片机A Tmega128A为处理器、以惯性器件MPU6050和FLASH存储为核心的集成一体化的硬件接收机终端.应用GPS/北斗模块接收GPS/北斗卫星信号进行定位,应用微惯性测量单元获取终端姿态信息,并发送到单片机串口,经过处理存储至FLASH存储芯片.将该技术应用到铁路巡线的导航定位终端中,铁路巡视完成后,通过串口获取数据,再通过短报文远程发送至软件监控平台.经过测试,本系统能够稳定地得到终端的定位巡视信息.     

"北斗"卫星导航系统在智能铁路运输系统中的应用

总结了“北斗”卫星导航系统和铁路运输系统的特点,探讨了“北斗”卫星导航系统信息与铁路运输系统信息的融合定位在智能铁路运输系统建设中的应用。利用航迹推算法和地图匹配法对组合定位的结果进行了仿真,证明方法是可行的。     

基于星间激光测距的高轨卫星定位技术研究

针对传统的高轨卫星定位技术存在定位精度低的问题,提出了基于基于星间激光测距的高轨卫星定位技术。在高轨卫星飞行器上安装低噪声激光探测器,借助激光探测器、发射机以及接收器构建星间通信链路,分析接收天线的接收功率与发射天线的发射功率之间的关系,通过激光脉冲传输空间测距与高轨卫星信号捕获接收功率和发射功率获得定位初始数据;再分析星间相对运动和修正电离层误差,得到定位数据的精确解算融合结果。选取精度因子DOP作为评判高轨卫星定位技术的参数,通过仿真实验发现高轨卫星定位技术比传统定位技术的平均DOP值高2.89,由此证明所提定位技术的定位精度更高。     

MEMS-INS/GPS双星组合定位方法研究

提出了一种 GPS 不足 4 颗星情况下的双星组合定位方法。利用微机械惯导系统短时间自主导航定位的优良特性,建立双星组合定位的误差方程,同时利用 GPS 导航系统自身的卫星测量信息,设计双星组合定位导航系统的卡尔曼滤波器来实现微机械惯导和 GPS 卫星信息的最优融合。通过微机械惯导和 GPS 的信息融合,实现 GPS 在 2 颗卫星情况下的组合定位。实验结果表明,在 GPS 卫星导航收星条件差的情况下,双星组合导航具有较好的定位精度。     

星载平台地面目标测向定位仿真研究

星载平台地面目标定位是卫星侦察中的一项重要任务。针对星载平台的特点,给出了一套基于对地面辐射源目标测向定位的仿真计算方法。通过测量地面辐射源信号的俯仰角和方位角,结合卫星的位置和轨道信息,利用球面几何定位方法求解地面目标的地理经纬度。还分析了测向误差和俯仰角对定位精度的影响,并通过将多次定位数据融合来提高定位精度。仿真实验中采用STK卫星轨道仿真软件生成卫星位置数据和目标相对于卫星的俯仰角及方位角数据,比较了不同测向精度下的目标定位效果,分析了多次定位融合的收敛情况及融合定位精度与俯仰角和目标位置之间的关系。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。     

基于无人机与空间稀疏性的卫星干扰源定位方法

经典的卫星干扰源定位是基于TDOA/FDOA参数测量的双星定位,包含信号参数估计和目标干扰源定位两个阶段。在参数估计阶段,该方法并没有考虑到所有的信号参数测量都是相对于同一位置的干扰源,因此该定位算法并不优化。此外,卫星星历的精度不高尤其是星历中卫星速度难以精确预测,导致了较大的多普勒频差参数估计误差,从而制约了卫星干扰源的定位精度。本文提出使用单个无人机代替卫星来接收干扰信号,利用干扰源在地面空间分布的稀疏性,求解满足目标信号多普勒频移关系的凸优化问题来实现干扰源定位。该定位方法融合了所有测量信号的信息,在一个阶段中完成定位,蒙特卡洛仿真证实该方法能实现高精度卫星干扰源定位。      

GNSS/INS组合导航在飞行校验系统中的应用

目前的飞行校验系统以 GPS 作为空间基准,这种定位方式在精度、性能、可靠性方面都存在着固有缺陷。本文介绍的同步定位-姿态-导航(SPAN,Synchronous Position,Attitude and Navigation)技术集合了两种不同但互补的技术：全球导航卫星系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)定位技术和惯性导航技术。通过二者的结合,SPAN 技术可以达到取长补短的目的,组合后的导航系统无论在精度、性能、可靠性方面都优于单独的子系统。将这项技术应用于飞行校验系统,利用 GNSS 定位的绝对精度加上惯性测量单元(IMU)陀螺和加速计测量的稳定性,就可以在卫星信号丢失或者高动态应用环境下仍然提供持续、稳定、可靠的位置及姿态数据。     

惯性导航系统/测距机系统辅助的机载全球导航卫星系统欺骗式干扰自主检测算法

全球导航卫星系统(GNSS)欺骗导致目标接收机生成错误的定位结果。利用惯性导航系统(INS)辅助,基于卡尔曼滤波新息序列构造卡方检验统计量是检测机载GNSS欺骗的有效手段。然而,该算法无法给出欺骗的持续时间,从而导致INS/GNSS系统无法依据该算法判断其解算的定位信息是否正确。该文结合测距机系统(DME),提出一种基于重构新息序列的有限记忆卡方检测算法。该算法使用已有的INS,GNSS和DME数据构造一种不参与卡尔曼滤波的新息序列,然后将该新息序列构造成有限记忆卡方检验统计量,从而实现对欺骗式干扰的检测。仿真表明,当机载GNSS欺骗造成250 m及以上的位置偏差时,所设计的算法能够获得较为准确的欺骗持续时间。最后,该文依据所提算法的检测结果,给出了INS/GNSS/DME系统正确的定位信息。     

GPS/DR组合导航性能增强技术

为了提高全球定位系统(GPS)信号短时中断时地面车辆自主导航精确度,提出了GPS信号中断时采用车辆不完全约束条件和里程仪速度信息作为量测,辅助惯性导航系统实现车辆航位推算(DR)自主导航的方案;推导了该方案的GPS/DR组合导航的卡尔曼滤波方程;并进行了计算机仿真研究和地面车载试验,结果显示GPS信号中断90 s,DR自主导航误差为20 m,能够满足部分地面车辆短时高精确度自主定位要求。     

惯性/天文/卫星组合导航技术的现状与展望

本文首先介绍了INS/CNS/GNSS组合导航的原理,然后分析了INS/CNS/GNSS组合导航技术的发展和应用现状。在上述基础上,提出了INS/CNS/GNSS组合导航技术的几个重点研究方向,包括INS/CNS/GNSS组合导航系统的信息融合与先进滤波方法,INS/CNS/GNSS组合导航方法的实时性研究和基于集成一体化的INS/CNS/GNSS组合导航系统技术。随着捷联惯性导航技术、小型天体敏感器技术、高性能卫星导航技术的快速发展,以及先进信息融合技术、组合算法优化和系统集成技术研究的深入,INS/CNS/GNSS组合导航技术将获得进一步发展并在多种应用领域发挥重要作用。     

基于无迹卡尔曼滤波的iBeacon/INS数据融合定位算法

针对微机电惯性导航系统(MEMS-INS)定位解算存在积累误差及低功耗蓝牙技术iBeacon指纹定位存在跳变误差等问题,该文提出一种基于无迹卡尔曼滤波器(UKF)的iBeacon/MEMS-INS数据融合定位算法。该算法对iBeacon锚点与定位目标的距离进行解算,利用加速度计和陀螺仪的数据实现姿态阵和位置解算。将蓝牙锚点位置向量、载体速度误差信息等组成状态量,将惯性导航定位信息和蓝牙定位距离信息等组成观测量,设计无迹卡尔曼滤波器,实现iBeacon/MEMS-INS数据融合定位。实验测试结果表明,该算法有效解决MEMS-INS存在较大积累误差及iBeacon指纹定位存在跳变误差的问题,可以实现1.5 m内的定位精度。     

基于主从式水下自主航行器移动组网的合作目标定位方法

利用水下自主航行器(AUVs)协同编队可以在未知水域中实现对目标的定位。针对AUV导航误差导致定位精度降低问题,该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的多AUV编队融合观测协同目标定位算法。AUV编队由一个装备有高精度惯性导航系统(INS)的领航AUV以及多个装配有低精度INS的跟随AUV组成。从跟随AUV中选取参考AUV和待测AUV,通过设置定位周期和观测间隔来分别对其进行不同的观测。参考AUV作为中转,接收来自高精度AUV位置参数后,向待测AUV传递自身位置参数,利用扩展卡尔曼滤波器完成对AUV集群的协同位置修正。仿真结果表明,该方法AUV集群自身定位精度高且误差随时间积累小,对领航AUV数量需求少,能够实现水下目标低功耗、远距离定位。     

自适应UKF算法在GNSS/INS深组合系统中的应用

针对强非线性和时变噪声统计特性不明的高动态运动环境下全球卫星导航系统/惯导系统(GNSS/INS)深组合导航系统滤波精确度较差甚至发散的问题,提出一种自适应混合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法以UKF算法为基础,采用混合滤波思想对UKF滤波算法进行简化;并根据高动态下系统量测噪声时变,且易快变、突变的特点,设计了一种基于渐消记忆指数加权的自适应量测噪声估计器,实时估计和修正噪声统计量并自适应调节估计周期。仿真结果表明,在量测噪声变化的情况下,相比于常规UKF算法,本文算法各向定位测速精确度均有所提升,水平方向精确度提升60%以上,效果明显;此外,算法耗时减少18.64%,说明本文算法能够在提升滤波精确度的同时减少部分计算量。     

空中无人作战平台差分卫导与通信集成系统设计

提出了一种集成设计导航定位与数传通信的差分导航通信系统,以满足无人机对机载轻量化高精度导航定位的需求。该差分导航通信系统由地面站和机载设备组成：地面站完成差分卫导修正量生成与播发;机载设备接收地面站播发的差分卫导修正量,并结合本地卫导观测量实现高精度的实时动态定位。系统试验结果表明,该差分导航通信系统在50 km范围内具备亚米级精度的导航能力。     

低成本无源北斗／INS组合导航系统研究

北斗双星定位系统(RDSS)采用有源定位体制存在一定的局限性,采用三星无源定位体制可以克服双星导航定位系统用户位置容易暴露和系统用户数量容易饱和两大缺点.同时,提出了无源北斗/惯导组合导航系统方案.仿真结果表明,组合系统可有效提高系统定位精度,降低对惯导精度的要求,从而降低整个组合导航系统的成本.     

基于GNSS/INS与激光雷达的缓存池建图

为了解决智能车、无人机、自主机器人对外界环境感知的先验信息不足的问题。本文提出了一种使用惯性导航(INS)与卫星导航(GNSS)辅助多线激光雷达传感器对环境进行自主三维重建的算法。该算法首先采用一种基于GNSS\\INS的线性差值法与四元数插值法并行算法将激光雷达点云转换到唯一坐标系下,纠正点云随时间的漂移;通过基于缓存池的建图方法对周围环境进行点云分割与拼接,对得到的子地图进行体素滤波,最终得到丰富环境信息的三维重建地图。通过机器人操作系统(ROS)在移动平台上进行验证,实验结果表明:该方法成功的对外界环境进行自主三维建图,适用于智能化载体对未知环境下的感知。