弹载SINS/GPS组合自对准方法

针对弹载大动态推力、爆炸冲击与高速飞行无姿态辅助的SINS/GPS组合系统初始对准问题,引入基于惯性系动态初始对准方法,剖析大动态场景下影响姿态角对准精度的主要因素,提出用大动态特征值实现对准开始时间与结束时间的自动辅助判断策略。试验与仿真结果表明,SVD和TRIAD两种算法都对大动态SINS/GPS组合自对准具有一定的适应性;大动态特征值决策辅助的SVD算法能提高过程机动下姿态角对准精度,较TRIAD算法和无动态特征值辅助下的SVD算法的动态适应能力更强、精度更高,尤其是在采用中低等精度的SINS空中动态下SINS/GPS组合自对准精度较地面静态或地面晃动下自对准精度高。

基于One NET云平台和北斗GPS双模定位的智慧停车系统

本文指出目前智慧停车面临三大技术难题:一是如何实现高精度停车位置定位;二是如何准确实现车位空闲状态检测;三是构建互联互通的停车场停车信息网络系统并对接到云平台,实现整个城市停车信息的大数据共享。为此,本文设计了一款基于OneNET云平台和北斗GPS双模定位的智慧停车系统,从理论上可解决上述3个关键问题。系统经过测试运行正常,数据收发正常,各传感器和北斗GPS定位数据准确,云平台数据更新保持在1~2 s之间。表明该系统具有车位状态监测准确、位置定位可精确到分米级别、数据上传到云平台存储和显示快速及时的特点,能够提高停车场的利用率和周转率,方便车主出行和生活。

SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将GPS定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进。计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较SINS/GPS组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值。

激光陀螺SINS/GPS组合导航车载试验系统

SINS GPS组合导航系统已经应用于许多不同的领域。介绍一种已经进入试验阶段的低成本激光陀螺SINS GPS组合导航系统。根据系统的硬件结构,设计实现了与实际系统相匹配的组合导航滤波器,根据车载试验的结果,着重分析了系统车载试验中不同导航模式对系统性能的影响,最后给出了一些有益的结论。

卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。

SINS/GPS组合导航系统选星算法

选星算法是SINS/GPS组合导航定位系统中一个重要的步骤。在最佳选星算法的基础上,提出了一种适用于基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧耦合组合系统的选星算法。该算法通过ENU(东北天)坐标系中几何矩阵及几何精度因子的定义,利用星历给出的卫星在ENU坐标系中的高度角和方位角解算出最佳四颗导航定位卫星,即基于G矩阵的选星算法。通过与两种常规选星算法的对比,验证了本算法具有较强的工程实用性。此外又推导了基于G矩阵的伪距、伪距率的SINS/GPS组合系统量测方程。该算法避免了求解卫星的位置,从而有效减少了计算量。

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。

Rao-Blackwellized粒子滤波在SINS/GPS深组合导航系统中的应用研究

在组合导航系统数据处理中,有时会出现线性非线性混合模型的高维滤波问题,此时采用传统的线性卡尔曼滤波无法直接处理,而一般的非线性粒子滤波计算量往往很大,难以满足导航系统实时性要求。因此,本文提出了利用Rao-Blackwellized(RB)思想对上述组合导航滤波模型进行分块处理,对于线性子空间采用卡尔曼滤波方法,对于非线性子空间采用粒子滤波方法。优化处理后的粒子滤波维数从20减少到3,使抽样所需的粒子数大大减少。通过仿真验证表明,在选取相同粒子数目前提下,本算法的滤波精度明显提高,并有效保证了导航计算的实时性。

H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上 ,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系 ,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明 ,在理想条件下 ,Kalman滤波方法具有较高的精度 ;但是 ,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时 ,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能 ,同时 ,估计精度也较高 ,有效地克服了

GPS/SINS紧组合导航系统信息融合技术研究

为了提高复杂环境条件下导弹的导航精度,以GPS/SINS紧组合导航系统为研究对象,首先研究了GPS/SINS紧组合导航系统的数学模型;然后对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的算法进行了详细的分析;最后将这两种滤波算法应用到GPS/SINS紧组合导航系统中。系统仿真结果表明,UKF在位置、速度的估计精度上均优于EKF,并且UKF具有更好的稳定性和收敛性。

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS/GPS的速度、位置组合方式中,GPS接收机的位置测量误差相关的问题,提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点,又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题,实现对SINS/GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。

弹载SINS/GPS组合导航信息同步与融合技术

针对一种基于DSP+FPGA+MCU多处理器计算机平台的弹载组合导航系统设计了精确有效的信息同步的方法,采用GPS接收机提供的1PPS脉冲和MCU提供的脉冲信号实现GPS和SINS信号时间上的同步,采用杆臂校正算法完成了GPS和SINS测量信号空间上的同步。由于系统噪声难于准确统计,因此采用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合。最后对系统进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法具有较好的效果。

基于自适应扩展Kalman滤波的SINS/GPS深组合研究

针对SINS/GPS组合导航系统噪声随时间变化引起卡尔曼滤波精度下降的问题,提出了一种噪声统计特性在线估计的自适应扩展卡尔曼滤波算法。算法首先基于新息序列实现了对观测噪声协方差的实时估计,然后基于系统方程采用协方差匹配算法完成了对过程噪声的实时跟踪。算法中尺度因子的引入进一步减小了泰勒展开造成的高阶截断误差,提高了滤波精度。仿真实验结果说明,与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法能够实现对过程和观测噪声的完全估计,鲁棒性和精度都有明显提高。

基于格网框架的极区SINS/GPS组合导航算法研究

从理论上完善极区格网惯性力学编排方案,并对SINS/GPS组合导航系统工作在中低纬度与极区的环境下进行仿真,为基于格网框架的极区惯性组合导航提供理论支撑。仿真结果表明:SINS/GPS组合导航系统能够较好的克服SINS和GPS各自的缺点,明显的提高工作性能,通过仿真结果比较,可以得到基于格网框架的极区SINS/GPS组合导航方案的导航精度同中低纬度地区组合导航方案一致,验证了极区SINS/GPS组合导航方案的有效性。

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应反馈校正滤波新方法

针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。

GPS/SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法

针对传统反馈校正滤波结构中,由于不可观测状态的反馈导致系统滤波精度下降,以及由于全球定位系统/捷联惯性导航系统(GPS/SINS,global positioning system/strapdown inertial navigation system)超紧组合导航系统量测方程的非线性导致滤波难度的增加等问题,本文重新推导了线性的量测方程,并将基于状态可观测性的混合校正滤波算法应用于该模型.通过对比三种主流可观测性分析方法,选用误差协方差阵的特征值和特征向量可观测性分析方法分析系统状态的可观测性.最后根据可观测性分析的结果制定自适应的反馈因子,从而对SINS和GPS接收机误差进行校正.仿真结果显示,该方法可以有效提高不完全可观测系统的估计精度.

GPS/SINS组合导航系统实现时间同步的软件方法

GPS/SINS组合导航系统是当前各类飞机普遍采用的主要导航设备,采用传统组合方法无法消除组合时GPS与SINS时间同步误差的影响。在对GPS/SINS时间同步误差的物理概念深入研究的基础上,提出一种对时间同步误差估计和补偿的软件方法。该方法通过扩充滤波器状态与改进量测方程的途径,实现了对时间同步误差的在线估计和补偿。仿真结果表明,当存在0.7s时间不同步时,采用传统方法,组合导航系统水平位置精度只能达到150m左右;采用文中提出的方法,组合导航系统水平位置精度优于10m。

SINS/CNS/GPS组合导航系统半物理仿真研究

实际飞行实验费用大,组合导航系统最初实验不可能进行实时搭载实验,为缩短研制周期,降低成本,设计了一种新颖的采用真实器件误差特性的SINS/CNS/GPS组合导航半物理仿真系统结构。本系统将物理仿真与数学模型结合起来,采用真实器件输出的误差特性,通过轨迹发生器软件进行轨迹仿真,具有一定的灵活性和可扩展性。针对实物系统,设计了一种根据不同步观测量进行时间更新的信息同步方法,得到了较高的组合导航系统精度。利用该系统进行半物理实时实验对研究飞行器在实际噪声下系统特性具有重要的现实意义。

自适应联合滤波模型及其在车载SINS/GPS组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应联合滤波模型结构及其算法 ,定义了联合滤波模型信息分配系数的自适应调节准则 .并设计了车载 SINS/ GPS组合导航系统的自适应联合滤波器 ,给出了滤波算法 .理论分析和实验室组合导航实验表明 。

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波(extenthed Kalman filter,EKF)算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscentedKalman filter,SRUKF)算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。