基于高程异常补偿的飞机终端区组合导航高度优化算法

大型机场终端区飞机的进近着陆通常利用仪表着陆系统(instrument landing system,ILS),但由于价格及环境条件等原因,部分机场没有配备ILS。针对未配备ILS的机场终端区,提出一种基于误差判断因子,结合高程异常补偿算法,利用大气数据系统(air data system,ADS),捷联式惯性导航系统(strapdown inertial navigation system,SINS)和北斗导航系统(beidou navigation system,BDS)组合进行高度计算的优化算法,提高飞机进近过程中高度定位的精度。通过结合机场终端区高程异常,建立新的Kalman滤波高度量测方程,对组合导航系统高度定位算法进行优化与仿真。仿真结果表明,通过终端区高程异常补偿,可以降低BDS高度误差,抑制SINS误差发散,在飞机受静压源误差影响的情况下,组合后的高度定位误差相对于单系统高度定位的误差可降低41.52%,高度定位精度改善较好。

改进Sage-Husa算法在飞机组合导航中的应用

针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度.该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求.通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算法仿真、以及改进的Sage-Husa自适应滤波算法仿真,并对相关结果进行比较验证.仿真结果表明,改进Sage-Husa自适应滤波可以提高滤波的自适应性,降低组合导航系统定位误差,取得较好的效果.