GPS辅助MIMU静止条件下的初始对准方法

当载体处于静止状态时,针对微惯组测量噪声大,尤其是陀螺仪误差较大,不能辨别地球自转角速度,造成捷联惯性导航系统不能实现自对准的问题,采用GPS辅助微惯组进行初始对准。在粗对准过程中,通过加速度计输出信息解算水平姿态角,GPS解算航向角实现。在精对准过程中,建立四元数的状态空间模型,采用改进的自适应卡尔曼滤波算法估计四元数。仿真实验表明,采用滤波的方法,可以有效降低初始姿态角的估计误差,且载体的初始水平姿态角小于5°时,水平姿态角误差估计在5'之内,航向角误差估计在15'之内。

级联卡尔曼滤波在初始对准中的应用

针对微惯组测量误差大,尤其是陀螺仪误差较大,不能辨别地球自转角速度,造成捷联惯性导航系统不能实现自对准的问题,采用GPS和磁强计辅助微惯组进行对准;当载体处于静止状态时,没有外力作用,加速度计仅输出重力加速度信息,可提供水平姿态角的观测信息,航向角观测由加速度计和磁强计的输出融合解算得到,通过构建级联的四个卡尔曼滤波器,分别实现水平姿态角、航向角、陀螺仪误差、失准角和加速度计零偏的估计,将估计的姿态角转换为待修正的姿态矩阵,利用估计的失准角对姿态矩阵作进一步修正,最终得到修正的姿态矩阵,完成初始对准目的。

MIMU/GPS系统在卫星不足时的导航算法研究

随着微机电系统技术的不断发展,低成本的微型惯性测量单元在民用和军事方面应用越来越广泛,由于其测量误差较大导致系统误差出现发散的问题,通常采用卫星进行组合导航,抑制系统导航误差的发散。当可见卫星数为4颗及以上时,以松组合的方式能实现较高精度的导航,当可见卫星数低于4颗时,松组合不能正常工作,但紧组合的方式依然能正常工作,当载体出现转弯或变向运动时,导航误差出现较大波动,尤其航向角误差出现缓慢发散的趋势。针对此问题,在伪距观测的基础上,通过增加姿态观测信息,提高系统的可观测性,仿真实验表明,在增加全姿态观测信息时,MIMU/GPS紧组合导航系统的导航误差不受载体运动状态的影响。

航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法

为了在卫星颗数少于四颗时实现高精度低成本导航,提出了一种基于航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法。采用MIMU与GPS构成MIMU/GPS组合导航系统;针对GPS卫星颗数少于四颗而无法定位的问题,利用MIMU导航解算获得的位置信息与GPS星历数据信息构造等效伪距,将其与GPS输出的伪距对应相减作为组合导航量测之一;针对组合后航向精度较低甚至发散的问题,利用GPS输出的水平速度计算获得伪航向角,将MIMU导航解算获得的航向角与该伪航向角相减作为量测之二;采用卡尔曼滤波设计组合导航滤波算法。跑车实验结果表明,在多次出现卫星颗数少于四颗时,该组合导航方法的位置精度达到±10.3 m(3σ),水平姿态精度达到±20.1′(3σ),航向精度达到±19.5′(3σ)。因此,该方法有效解决了卫星颗数少于四颗时的高精度导航问题,而且显著提高了航向精度,特别是在失准角较大的情况下也能够实现滤波快速收敛。

基于自适应姿态估计的MIMU/GPS紧组合导航算法

当可见卫星数低于4颗时,惯性/卫星松组合方式不能正常工作,紧组合方式虽能工作但当载体出现频繁的大角度转向时,导航误差易出现较大波动,特别是姿态角误差在长时间导航时出现发散的情况。针对上述问题,对比了当载体在频繁转向时,不同的紧组合观测信息对系统导航误差的影响,提出基于多模型的自适应姿态估计方法。设计模糊逻辑推理,智能判断载体的运动状态,自适应分配对应姿态估计的权重,从而提高MIMU/GPS组合导航系统性能。仿真实验表明,该方法解算的速度精度在0.1 m/s以内,位置精度在5 m以内,而且不受载体大角度转向的影响,能够持续输出高精度的导航信息。

一种残差模糊匹配的非线性目标跟踪改进算法

为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。

高阶DMCKF的BDS/GPS精密单点定位算法

为提高BDS/GPS组合定位系统的精确性和稳定性,将高阶容积卡尔曼滤波(CKF)应用于定位参数估计,并利用矩阵对角化(DM)变换替代标准高阶CKF中的Cholesky分解过程。通过DM变换,由协方差矩阵分解得到的平方根矩阵具有状态统计量更加准确、保留原有特征空间信息的特点,从而提高了滤波精度;同时,DM变换的协方差矩阵不要求正定,增强了滤波的稳定性。测试结果表明,该滤波算法在提高定位精度和稳定性上有效、可行。