卫星拒止环境下危险货物运输车辆融合定位方法

为实现卫星拒止环境下危险货物运输车辆的准确可靠定位,建立一种RFID/车载低成本传感器融合定位方法。以RFID输出的信号强度信息作为信息源,采用最小二乘支持向量机方法准确估计读写器与标签之间距离,并具备不同工作环境下的高泛化能力;引入车载传感器信息,建立改进车辆运动状态模型以准确描述车辆运行状态,设计一种自适应分散化信息滤波方法实现无线射频与车载传感器信息的融合定位。为有效隔离RFID失效信息,并实现异源异步信息融合,采用分散化架构而非传统集中式滤波实现融合,同时,在滤波器中提出并融入自适应规则判断RFID信息的有效性以决定是否隔离故障信息,从而提升融合算法的准确性和鲁棒性。实车试验结果表明,融合定位精度达到了无遮挡环境下GPS的定位精度,相比于无线射频定位提升了58%,相比于航位推算提升了68%,相比于传统卡尔曼滤波融合提升了65%。特别是在存在标签失效情形下,性能的提升更为显著。

卫星拒止环境下无人机INS/GNSS紧组合定位算法研究

无人机在城市或山区等复杂低空环境下飞行时,很容易进入卫星拒止区域,导致接收到的卫星信号较少,GNSS接收机定位精度大幅下降甚至停止工作。针对无人机在卫星拒止环境下INS/GNSS紧组合的定位性能迅速下降的问题,提出使用零速修正方法对INS/GNSS紧组合定位算法进行改进;并根据航路所需导航性能需求,针对长时间处于拒止环境下可能引起的零速修正重启问题进行了有效约束,保证了无人机在此环境下拥有良好的导航性能。仿真实验证明,相对于传统卡尔曼滤波,零速修正调整的卡尔曼滤波显著降低了定位误差,其中水平误差降低了90.39%,高度误差降低了86.47%,UANP值减少了72.99%,导航定位性能明显提高。

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前,几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰,使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题,选用基于因子图的信息融合算法,来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明,该方法能在卫星信号失效情况下,实现多传感器信息快速有效融合,确保系统导航精度,提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。

基于秒脉冲时延检测的卫星导航抗欺骗干扰方法

为了解决卫星导航接收机在导航拒止环境下无法正常导航定位的问题,提出一种基于秒脉冲时延检测的卫星导航抗欺骗干扰方法。首先,在研究卫星导航欺骗干扰特性的基础上,确定欺骗干扰秒脉冲变化的特点。其次,提出一种针对卫星导航抗欺骗干扰方法,利用秒脉冲判断是否受到欺骗干扰,如是则标记剔除并进行重新捕获。最后,通过半物理仿真验证该方法的可行性。结果表明,该方法达到在卫星导航欺骗干扰环境中利用真实卫星信号定位的目的,可用于卫星导航抗欺骗干扰。

煤矿地下空间定位技术研究进展

我国以煤为主的能源结构决定了煤炭资源的高效开采事关国家能源安全,煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的必由之路.地下空间定位技术是实现煤矿智能化的基础,准确的定位信息可用于保障矿工生命安全,优化采矿作业,提高设备利用率,降低运行成本.矿井中卫星导航信号不可用,作业空间封闭受限,电磁环境复杂,光照条件不良,这对于定位技术提出了新要求.围绕煤矿井下特殊场景的定位问题,首先系统介绍了基于距离交会、基于数据库匹配、基于航位推算以及多源信息融合的四类基本定位技术,随后对于这四类定位技术的具体实施方案进行了详细评述,分析并归纳了煤矿地下定位系统面临绝对定位方式误差增大、推算式定位校正困难、多源融合式定位方法性能下降、缺乏全面的标准指导等挑战.未来可以考虑采用多系统协同提高定位能力,引入类脑仿生导航探索新的定位方案,提升无缝定位、应急定位能力,加强定位信息的隐私保护.

改进加权质心算法的集群协同定位理论研究

无人机集群定位信息的获取对于路径规划、探测、制导和协同控制等均具有重要意义,当前通常使用的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位易受到干扰和欺骗的影响而处于拒止状态,基于机间数据链的协同定位的用途日益凸显。目前缺少获得一致认同的在精度和计算量之间获得较好平衡的协同定位算法,针对这一问题,对研究GNSS拒止下基于机间测距的无人机集群协同定位方法进行了简要介绍。搭建集群无人机协同定位分散融合定位架构,针对GNSS拒止下集群无人机定位性能无法定量评估问题,建立集群协同定位精度定量评估模型,构建出典型任务场景下的无人机飞行轨迹和各历元的机间测距信息。通过仿真试验,利用包括加权质心算法、最小二乘法和网格法在内的多种算法解算得到无人机集群的相对位置信息,评估设定的典型场景下3种定位方法定位性能,解决GNSS拒止下集群无人机定位误差快速发散的问题。仿真结果表明,加权质心算法性价比最高,研究结论可为无人机集群定位提供一定的指导和帮助。

GNSS拒止环境下UAV集群协同导航技术发展现状及分析

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的发展,无人机集群成为近年的重点研究方向。无人机集群协同导航技术能够提升无人机在卫星导航拒止环境下的定位导航能力,成为集群协同技术研究中的一大热点。对现有的导航技术以及集群协同相关技术进行论述,将卫星导航拒止环境下的协同导航技术分为协同组织架构、导航定位方式、机间相对定位、协同定位优化四个方向,并总结了对应方向的发展现状,同时分析了不同场景下的协同导航技术方案,最后阐述了协同导航未来发展的重点方向。

可融合里程计的INS/GNSS组合导航系统设计与试验分析

为了解决卫星信号被遮挡环境下MEMS-INS/GNSS组合导航漂移问题,对GNSS信号中断时的MEMS-INS/GNSS系统应如何抑制导航误差的漂移进行了研究。采用基于误差状态的EKF信息融合方法,灵活接入轮式或视觉里程计(OD)的速度约束,建立了一种MEMS-INS/GNSS/OD导航系统。在试验中,对比分析了加入AHRS和里程计信息对导航定位精度的影响。试验结果表明,在GNSS间断环境下,融合里程计能够克服卫星信号中断的影响,在GNSS中断30s时,相较于MEMSINS/GNSS导航系统,定位精度提高了89.70%,且加入AHRS方向约束,能够更好地抑制定位漂移。此外,接入视觉里程计的MEMS-INS/GNSS/OD系统比接入轮式里程计的系统精度提高了16.11%。

基于改进李群卡尔曼滤波的惯性/里程计组合导航方法

基于李群非线性误差状态的扩展卡尔曼滤波方法(LG-EKF-i),在卫星拒止场景应用中,如高精度惯性/里程计组合导航,由于计算过程中需要将相对地心的位置矢量和速度矢量与姿态误差耦合,导致在舍弃高阶项时容易产生数值计算误差累积的问题,致使导航精度下降.本文提出一种改进的李群卡尔曼滤波器,将参考系从惯性系改为世界坐标系,将投影系从地球系改为世界坐标系,有效减小了李群卡尔曼滤波器在一阶近似过程中产生的数值计算误差累积.本文使用考虑了里程计和惯导之间安装偏差角、杆臂误差和里程计标度因数误差的21维卡尔曼滤波器,对算法进行了验证.在小初始对准误差角实验中,4组长航时高精度惯性/里程计组合导航结果表明,本文提出的改进李群卡尔曼滤波方法(LG-EKF-w)相较于传统扩展卡尔曼滤波方法(EKF)、状态变换卡尔曼滤波方法(ST-EKF)以及改进前的李群卡尔曼滤波方法(LG-EKF-i)具有更高的数值计算精度.大初始对准误差角条件下的开环轨迹实验进一步验证了LG-EKF-w算法的有效性.