紧组合惯导系统精度分析——以Applanix POS MV为例

随着移动测量技术发展,对高精度、连续、可靠、稳定的导航定位数据需求日益增多。本文针对复杂动态环境下单独GNSS导航定位难题,利用Applanix POS MV开展紧组合惯导系统精度试验研究。结论为:①紧组合导航定位精度明显优于单独GNSS PPK定位模型,尤其在角速率、姿态变化较大区域,组合导航定位精度优势更为显著;②紧组合导航定位系统跟踪所有卫星精度最高,关闭北斗卫星与仅跟踪GPS卫星精度相当,关闭GPS卫星精度损失严重;③紧组合导航定位系统PPK辅助定位精度优于RTX辅助定位精度,但RTX精度均优于0.05 cm,可满足大比例尺测图精度要求。结果表明,利用PPK或RTX辅助紧组合惯导系统在复杂情况下仍可提供高精度、连续、可靠、稳定导航定位数据。

一种基于深度学习辅助的SINS/DVL组合导航方法

水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)导航定位精度一定上程度影响了AUV的工作效率,由于GNSS无法在水下使用,以捷联惯导系统/多普勒计程仪(SINS/DVL)的组合导航系统受到众多青睐。DVL在部分情况下会失效,若直接将DVL隔离,系统将变为纯惯性导航系统,严重影响导航定位的精度。为了应对DVL在部分波束缺失的情况,提出了一种DLinear-informer辅助组合导航算法。通过DLinear对原始输入数据特有的分解方式,增强了算法对AUV非线性信息的提取与学习,提高了速度预测精度。实验结果表明:所提算法能够准确预测DVL失效期间丢失波束的速度,降低组合导航的位置误差,提高了系统的鲁棒性和定位精度。

动态捷联惯导/多卫星组合导航自适应联邦滤波算法研究

研究了一种基于动态扰动的滤波算法,用以提高动态扰动情况下捷联惯导/多卫星组合导航系统的精度和可靠性.该算法采用几何精度因子(GDOP)对量测噪声进行自适应调节,利用卡尔曼滤波器的新息量对状态噪声协方差阵进行整体控制,同时根据具有时变特性的各子系统误差协方差阵对信息分配系数进行自适应调节.通过对SINS/GPS/Galileo/北斗组合导航系统的仿真,分析对比了常规联邦滤波、Sage自适应联邦滤波和本文所提自适应联邦滤波算法.结果表明,该自适应联邦滤波算法能够有效抑制动态扰动,提高组合导航系统的精度和可靠性.

基于自适应卡尔曼滤波的RFID/SINS组合导航研究

在室内导航定位中,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术具有信号穿透性强、成本低廉等诸多优点,能够有效代替GPS完成室内组合导航。针对室内惯性导航误差发散和滤波中噪声参数不确定的问题,提出了基于自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filtering,AKF)的RFID/SINS组合导航系统,通过RFID定位系统抑制惯性导航误差发散,并应用AKF将噪声参数与量测输出参数关联实现实时更新。对AKF和标准卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)下的RFID/SINS组合导航系统进行了仿真和实验。结果表明,在AKF下组合导航系统平均定位误差降低了10%,位置稳定性提升了7.4%,定位误差保持在0.07 m左右。基于AKF的RFID/SINS组合导航系统能够满足室内高精度定位导航的需求。

陆用捷联惯导系统/里程计自主式组合导航技术

利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种自主式组合导航系统.用捷联惯导系统解算出的速度和里程计所测量的速度之差作为观测量,利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正,并给出了仿真结果.仿真结果表明,该组合导航系统可有效地减小速率、经度和纬度、航向角和姿态角及航迹推算下的位置等导航参数的累积误差.

捷联惯导/里程计组合导航方法

针对车载自主导航需求,基于卡尔曼滤波器,实现捷联惯导与里程计量测信息的组合导航.推导了里程计误差模型,结合捷联惯组误差模型与捷联系统误差模型,建立了捷联惯导/里程计自主组合导航系统误差状态模型.建立了捷联惯导/里程计组合导航量测模型,阐述了估计误差修正方法.采用仿真计算对此方法进行了验证,仿真结果表明:组合导航过程中,初始姿态误差能得到有效估计,姿态误差和位置误差均能控制在一定精度范围内,应用此组合导航方法相对于传统的航位推算方法能得到更高的导航精度,能有效实现自主高精度定位定向.

星光导航原理及捷联惯导/星光组合导航方法研究

该文在分析星光导航原理的基础上,给出了捷联惯导/星光飞行器组合导航方案;推证了该组合导航系统的状态方程和观测方程,分析了星敏仪量测误差。结合高超声速跨大气层再入飞行体的模拟飞行轨道,进行了组合导航数学仿真。结果证实该方案能够利用星光导航信息对捷联惯导进行即时修正,表明捷联惯导/星光组合导航系统在较精确地获取载体姿态信息方面具有优越性。

基于固定里程量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载里程计小量微分引起噪声放大和脉冲计数截断误差造成里程增量误差,进而影响系统精度的问题,提出了基于固定里程量测的组合导航方法。该算法采用位置量测方案,将固定里程范围内捷联惯导解算的位置信息和里程计航位推算之差作为量测值进行组合导航,并提出了里程计脉冲计数截断误差修正方法。仿真表明,该方法可以快速分离组合导航系统各传感器误差,具有较高的定位定向精度和推广应用价值。

捷联惯导/天文组合导航

为了有效提高惯性导航精度,文中介绍了一种基于星敏感器的捷联惯导组合导航方法,首先分析了捷联惯导/星敏感器组合导航系统的工作原理。其次,对组合导航系统进行建模,分析系统误差,通过捷联惯导和星敏感器的输出构造量测值,建立系统的误差状态方程和量测方程。最后,利用间接卡尔曼滤波,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。最终,通过对仿真结果的分析证实了该方法的有效性。

捷联惯导与星跟踪器组合导航算法研究

捷联惯导与小视场星跟踪器构成惯性/天文组合导航系统,核心思想是利用星体跟踪器的高精度测角信息设计滤波修正算法对捷联惯导的导航姿态、方位和位置误差进行滤波估计并修正,以限制捷联惯导系统导航误差随时间的发散,最终提高系统长航时导航的导航精度。在分析小视场星体跟踪器量测量与SINS导航误差之间关系的基础上,设计了两种不同的组合导航算法:位置+方位修正算法和误差角组合导航修正算法。在此基础上对两种算法的导航精度进行了理论分析,并通过长航时仿真飞行数据进行了仿真验证。结果表明:位置+方位修正算法不受载体的位置误差的影响,更适用于星体跟踪器间断工作的情况;误差角组合算法不受载体姿态误差的影响,更适用于SINS初始位置误差得到有效修正的情况。

捷联惯导/星敏感器组合导航技术研究

针对在捷联惯导系统中陀螺的误差存在随着时间积累而逐渐增大的缺点,提出了捷联惯导系统+星敏感器的组合导航方案,并进行了仿真及结果分析。以Kalman滤波为基础,通过将捷联惯导系统和CCD光学传感器所测得的飞行器相关姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的位置、速度和姿态角。详细推导了捷联惯导+星敏感器组合导航的算法,并通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性。

激光捷联惯导系统/地形辅助导航系统中卡尔曼/粒子组合滤波算法设计及仿真

粒子滤波技术是近几年出现的一种非线性滤波技术,它适用于非线性系统以及非高斯噪声模型。结合粒子滤波和卡尔曼滤波各自的优点,给出了一种卡尔曼/粒子组合滤波器,并将这种滤波器应用到激光捷联惯导(LSINS)/地形辅助导航(TAN)数据融合过程中,避免了地形复杂的线性化问题。仿真结果表明,系统的定位精度得到了明显提高。应用粒子滤波器及其改进算法解决了导航系统中存在的强非线性问题。

基于捷联惯性导航的组合导航系统研究

分析了矿山水下轮式采煤车的定位定向导航的可实现问题。惯性导航组合系统是现代导航技术的发展重点。考虑到捷联惯性导航的自主性,采用捷联惯导组合系统实现对采煤车的定位导航。设计了捷联惯性导航和里程计组合的自主性水下导航系统。通过对该系统的实物应用试验,试验结果验证了此组合导航方案的有效性。

弹道导弹捷联惯导/天文组合导航方案研究

通过分析捷联惯性导航和天文导航的特点,提出利用扩展卡尔曼滤波方法融合捷联惯导和星光测量信息以提高弹道导弹落点精度的可行方案。研究了捷联惯导系统误差模型,建立了滤波误差状态方程和星敏感器原始信息测量方程。星敏感器从发动机关机后开始工作,在滤波过程中对捷联惯导测量误差进行了反馈校正。仿真结果表明,星敏感器开始工作后导弹的位置、速度和姿态误差的方差立即减小,导弹的落点精度也大幅度提高。

容错捷联惯性／星光／卫星组合导航技术研究

针对捷联惯性／星光／卫星组合导航系统在星光信息或卫星导航信息出现故障时，组合导航系统精度严重下降的问题，提出了一种新的基于残差x2检验的容错捷联惯性／星光／卫星组合导航算法，通过推导给出了残差x2检验法的故障检测函数公式，基于该函数设计了故障诊断方案和容错策略，实现了辅助导航信息的故障检测、隔离以及组合导航系统容错信息融合，提高了算法的鲁棒性。仿真和机载试验结果表明基于残差x2检验的容错捷联惯性，星光，卫星组合导航算法是可行和有效的，可以有效减小故障信息对组合精度的影响，提高了组合导航的精度和可靠性。

载波相位/捷联惯导组合对高轨飞行器的导航

高轨飞行器可用卫星数目较少,信号空间链路损耗大,使用伪距进行测量的精度较低.提出基于GNSS(Global Navigation Satellite System)卫星载波相位与捷联惯导紧组合方法对高轨机动飞行器进行自主导航.该方法将连续跟踪的卫星初次可用时的整周模糊度的浮点解作为状态变量,通过平方根UKF建立了组合导航非线性滤波模型,提出了基于整周浮点解交集的滤波器故障检测方法.研究表明,提出的组合导航方法充分利用了载波相位高测量精度和系统性误差缓变的特点,提高了系统的可靠性和精度.

基于紧组合的SINS/DVL/USBL导航算法

针对自主水下航行器在水下复杂环境下对于高精度、高可靠性的导航定位需求,提出了一种捷联式惯导系统(SINS)/多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)定位系统紧组合导航算法,构建了基于频移量测的SINS/DVL紧组合量测方程和基于相对测量信息量测的SINS/USBL紧组合量测方程,通过集中卡尔曼滤波的方法,对SINS、DVL和USBL的信息进行融合处理。针对水下复杂环境造成导航精度下降的问题,充分考虑DVL和USBL的数据野值情况,利用卡方检验法进行判断后对故障数据隔断处理,实时更新量测方程维数,保证系统精度。仿真验证可知,该算法对比其他不同组合模型算法具有较高的定位精度,对比传统的基于速度量测和相对位置量测的SINS/DVL/USBL集中滤波方法精度可提升约23%;在DVL数据失效时,定位误差较正常情况仅增长5.2%;在USBL数据失效时,定位误差较正常情况增长165.4%,鲁棒性和稳定性显著优于基于其他量测的SINS/DVL/USBL的集中滤波导航算法,可实现高精度和高可靠性的水下导航定位。

多普勒测速仪/捷联惯导组合导航技术研究

提出了利用多普勒测速仪辅助捷联惯导系统动基座对准以及基于卡尔曼滤波的组合导航方案,并对该导航方案水上实验的结果进行了分析.实验结果表明,多普勒测速仪能够有效地抑制惯导误差随时间积累的缺点,提高了导航定位的精度.

捷联惯导系统/里程计自主式车载组合导航系统研究

利用里程计辅助捷联惯导系统构成一种完全自主式的车载组合导航系统。本文详细推导了里程计的速度误差方程。用捷联惯导系统解算出的速度量和里程计所测量的速度量之差作为组合导航系统卡尔曼滤波器的观测量,利用闭环卡尔曼滤波技术进行误差估计与校正,并给出了系统仿真结果。仿真结果表明该组合导航系统可有效地减小姿态、速度、经度和纬度等导航参数的误差累积。

无人机捷联惯性/全光自主组合导航系统研究

针对无人机自主导航的应用需求,分析了星光敏感器和图像视觉导航单元各自性能并进行组合,构建了全光导航系统;再在传统组合导航基础上,与捷联惯导系统进行耦合,构建了捷联惯性/全光自主组合导航系统,确保在常规状态下可实现高精度导航;同时对无卫星定位系统支持状态下的捷联惯性/全光组合导航系统的导航定位能力进行了性能仿真测试;通过测试验证了在非常规状态下,无人机可独立依靠捷联惯性/全光导航系统实现自主导航,克服卫星导航系统失效等问题完成各项任务。