SINS辅助GPS检测技术在弹载组合导航中的应用

针对弹载SINS/GPS深组合导航系统提出一种动态检测GPS信号有效性的方法。推导了基于卡尔曼滤波理论和GPS伪距、伪距率量测的SINS/GPS深组合导航算法,通过分析滤波器残差统计特性设计了基于残差χ2检验的GPS信号故障检测算法和基于切比雪夫大数定理的GPS信号故障隔离算法。理论和仿真分析表明:利用SINS辅助GPS故障检测可进一步提高深组合导航系统的动态抗干扰能力,在GPS单颗或多颗卫星数据出现故障的条件下有效保障组合导航系统的导航精度。     

基于GPS/SINS紧耦合系统的历史故障次优融合检测法

为提高GPS/SINS紧耦合系统对于软故障的检测能力,在新息外推法的基础上提出一种历史故障次优融合算法。通过对历史故障进行加权次优融合,形成检验统计量进行故障检测,并提出野值诊断方法,解决该算法易受野值影响的问题。在GPS/SINS紧耦合系统基础上进行对比仿真,结果表明,历史故障次优融合算法在故障量越小的情况下,软故障检测效果越明显,而且能更好地消除野值对故障检测的影响。     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

小波故障检测在脉冲星组合导航中的应用

为提高基于X射线脉冲星的组合导航系统容错能力,利用小波分析方法进行故障检测,以保证组合导航系统的精度和可靠性。笔者采用X射线脉冲星导航、天文导航和紫外敏感器导航构建组合导航系统,运用小波分析技术对传感器输出信号进行故障诊断,并进行故障隔离和系统重构,最后采用联邦式滤波器进行信息融合,并以火星探测任务为例进行了数学仿真。实验结果表明：该方法能够有效检测相关传感器故障,解决了X射线脉冲星组合导航系统因故障导致的导航结果变差问题,且具有较高的导航精度,提高了脉冲星组合导航系统的容错性能和工程实用价值。     

一种捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案设计

针对卫星或陆基导航信息出现故障时,捷联惯性/GPS/陆基复合导航系统精度严重下降的问题,设计了一种基于双状态χ2检验法的捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案。基于联邦滤波设计思想,通过信息分配系数的自适应调节,动态地控制GPS和陆基导航子系统的信息融合等级,并利用两个状态递推器交替进行滤波校正与故障检测,以实时修复与隔离故障子系统,保证滤波的稳定性和精度。仿真结果表明,这种基于双状态χ2检验法的捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案能够有效减小故障信息对组合精度的影响,提高组合导航系统的精度和可靠性。     

基于退火遗传算法的传动装置故障征兆识别

提出了将模拟退火算法融合于遗传算法中的组合方案,对传动装置监测信号小波能量谱进行编码,以克服利用BP算法进行样本训练时网络可能会陷入局部极小点的缺点.以某型传动装置监测信号的小波能量谱为训练样本,识别传动装置带有缺损的齿轮的故障征兆.计算结果表明,组合方案能够提高神经网络训练效率和故障征兆识别精度.     

基于联邦粒子滤波器的多传感器信息融合算法

提出了一种新的SINS/CNS/GPS组合导航观测方程,并给SINS/CNS/GPS组合导航系统设计了一种新的联邦式数据融合结构。使用粒子滤波器对联邦滤波子系统的多源数据进行融合处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波器的限制。仿真结果表明所提算法在SINS/CNS/GPS组合导航系统的信息融合中是有效性的。     

GPS失锁情况下基于神经网络的组合导航算法研究

文中针对GPS/SINS组合导航系统中GPS信号失锁问题进行研究,采用基于神经网络的组合导航算法.在GPS信号失锁时间段内,用神经网络模拟GPS的信息,进行信息融合.文中给出了基于神经网络的组合导航系统模型,并进行了数学仿真研究,结果表明,引入了神经网络的组合导航系统,在GPS信号失锁时,能保证一定的导航精度.本文为组合导航系统中GPS信号失锁问题的解决提供了一种方法.     

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.     

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。     

多传感器容错综合导航系统技术及其应用研究

文中结合经典的故障检测、隔离方法和联邦卡尔曼滤波,提出了以惯性导航系统为基准的多传感器容错综合导航系统设计方案,并在信息融合策略中采用了"故障诊断周期"方法对系统故障和野值进行了不同处理,以提高系统滤波的精度和数据的连续性.以SINS/GPS/Doppler组合导航系统为例, 结合载体的使用要求以及各导航子系统的使用范围和误差特性进行了设计方案的可行性分析.研究结果表明, 所设计的方案既能有效地实现系统故障检测、隔离和系统重构, 而且整个导航计算过程保持了良好的算法连续性、稳定性和系统精度.     

基于小波降噪误差方差模型的GPS/SINS组合导航技术

为进一步提高GPS/SINS组合导航系统的精度,对基于小波降噪误差方差模型的GPS/SINS组合导航技术进行研究。根据小波多尺度理论,分析了小波降噪前后信息的误差方差模型间的理论关系,推导出在小波多尺度分析中平滑信号误差的理论方差模型,将该理论模型引入到GPS后,试验分析证明理论分析与试验结果基本一致;然后以该理论模型为基础,提出了基于小波降噪误差方程模型的GPS/SINS组合导航系统并进行了静态试验验证。试验结果表明,该模型能显著地提高组合导航系统各项导航参数的精度。     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

基于量测多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统

针对GPS／SINs组合导航系统的信息融合问题,运用多尺度分析的思想,结合传统的Kalman滤波方法,提出了基于量测多尺度预处理的Kalman滤波算法。将上述方法引入到GPS／SINS组合导航系统中,并通过实际的静态试验给予验证。试验结果表明,该方法是一种有效的预处理方法,使组合导航系统的各项导航参数精度得到了显著提高。     

一种基于UKF的MEMS／GPS组合导航算法

针对微电子机械（MEMS）／全球定位（GPS）组合导航系统中,强非线性引起的扩展卡尔曼滤波（EKF）~-航精度不高、滤波性能不稳定、收敛速度慢等问题,研究了MEMS／GPS组合导航系统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法,避免了EKF繁重的求导计算。本文对2种滤波方法进行了仿真比较,结果表明,用UKF的组合导航系统的误差收敛速度比EKF快,精度也比EKF高,UKF算法更适合于MEMS／GPS组合导航。     

基于交互式多模型的多传感器组合导航系统

针对复杂环境中组合导航系统模型参数变化导致单一参数滤波器滤波精度下降的问题,对基于交互式多模型的多传感器组合导航系统进行研究。给出状态基于全局信息的融合估计公式,将交互式多模型卡尔曼滤波算法应用于SST/GPS/SINS多传感器组合导航系统,并与单一模型下的卡尔曼滤波方法进行比较。仿真实验结果表明,该方法能提高组合导航系统的滤波精度与可靠性,但当实际的模型集不能覆盖实际的所有模态时,系统的滤波精度会有所下降。     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

抗差估计及Allan方差在车载组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中全球定位系统(GPS)信号易丢失和干扰、惯性导航系统(INS)无法长时间单独工作的问题,通过采用带故障检测和隔离的导航算法解决GPS 数据异常的问题,有效提高系统的可靠性;同时当GPS 卫星信号短时间丢失时,利用Allan 方差分析方法确定惯性传感器误差并进行补偿,使纯INS 能够在一定精度内独立工作相对长的一段时间。车载试验结果表明:该方法能够保证组合导航系统的可靠性,且在GPS 信号短时间丢失情况下提高了纯惯导系统的导航性能。