基于改进型MAD算法的地形辅助惯性导航

平均绝对差(MAD)算法是一种经典的匹配导航算法,首先针对MAD算法中的计算问题,提出了一种改进型MAD算法。随后在SRTM数据的基础上,采用改进型MAD算法进行仿真实验得到最佳匹配位置。针对传统的SITAN模式的地形辅助导航系统由于仅使用高程差作为观测量而易发散的问题,提出将匹配位置误差也作为观测量,通过卡尔曼滤波算法对惯导系统误差进行最优估计。最终的仿真结果表明,该导航方式能够有效抑制惯导的累积误差,有一定的稳定性,同时具有良好的动态定位效果。

迭代最近等值线算法在水下地形辅助惯性导航中的应用

迭代最近等值线算法是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍了算法的基本原理,随后在某区域真实地形数据库的基础上,利用迭代最近等值线算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。并提出将匹配位置误差作为观测量,用Kalman滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,迭代最近等值线算法可有效抑制惯导纬度误差的增长。

高度辅助的INS/SAR组合导航系统研究

对基于SAR图像匹配定位的地形辅助惯性导航系统的原理进行了充分阐述 ;同时针对SAR图像匹配定位高度通道不可观的特点 ,增加了高度输出为系统的观测量 ,从而构成了高度辅助的INS/SAR组合导航系统 ,并给出了系统实现原理图。依据对SAR图像匹配定位和气压高度表输出的分析 ,建立了组合导航系统的量测方程 ,在此基础上设计了线性卡尔曼滤波器 ,并完成了组合导航系统仿真。仿真结果表明 ,组合导航系统的定位精度可大大提高 。