一种基于INS数据融合提高FADS攻角侧滑角动态性能的方法

探索了一种提高FADS攻角、侧滑角动态性能的方法。首先介绍了算法的结构和惯性攻角、侧滑角解算方法，然后针对某飞行数据分析其互补滤波器时间常数设置。并对该数据进行仿真计算了攻角、侧滑角两个通道的数据。仿真结果表明、融合后的数据可以有效地提高FADS的动态性能。

基于UKF的INS/GNSS/CNS组合导航最优数据融合方法

为了提高INS/GNSS/CNS组合系统的导航精度,提出了一种基于UKF的多传感器最优数据融合方法。该方法具有两层融合结构,第一层中,GNSS和CNS分别通过两个局部UKF滤波器与INS组合,以并行的方式获得INS/GNSS和INS/CNS子系统的局部最优状态估值;第二层中,根据线性最小方差准则推导出一种矩阵加权数据融合算法,对局部状态估值进行融合,获取系统状态的全局最优估计。提出的方法无需采用方差上界技术对局部状态进行去相关处理,克服了联邦卡尔曼滤波(FKF)及其优化形式存在的缺陷。仿真结果表明,相比于FKF,提出方法的导航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其导航精度也可至少提高21.0%。

INS/CNS/GPS组合导航数据融合算法与仿真研究

研究了INS/CNS/GPS组合导航系统的原理和特点,建立了组合导航系统的数学模型。分别利用集中卡尔曼滤波和联邦滤波数据融合原理对此系统进行了仿真研究,并指出了集中滤波器的不足之处。仿真结果表明采用全球定位系统和天文导航系统对惯导系统误差进行修正不仅可以大幅度提高导航精度,而且通过比较和分析可知联邦滤波可以有效地提高导航系统的可靠性和复原能力,是理想的容错型信息融合算法。

基于联邦SR-UKF算法的GPS／INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中。数值仿真实验表明,联邦SR-UKF比联邦UKF有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性,是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法。

基于置信度加权的组合导航数据融合算法

针对联邦滤波融合算法中由于模型量测噪声统计特性未能被准确描述导致其子滤波器误差变大,进而导致联邦滤波估计出现偏差的问题,为了改进联邦滤波融合方法,将模糊自适应卡尔曼滤波方法和置信度加权方法与联邦滤波融合方法相结合,应用于组合导航系统。该方法首先将模糊自适应卡尔曼滤波方法应用于各子滤波器,使其能够跟踪真实量测噪声统计特性。然后通过模糊方法计算得到各子滤波器的置信度,进而得到联邦滤波器的置信度,再由得到的置信度对各子滤波器及联邦滤波器输出进行加权,得到最终的全局输出。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对量测噪声具有较强的自适应性,能够抑制置信度低的子滤波器在融合系统中所占的权重,提高联邦滤波融合算法的精度,是一种可行的车载组合导航数据融合算法。

GPS/INS组合导航系统的研究

讨论了飞机惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GPS)的利与弊以及卡尔曼滤波方法在组合定位中的应用情况,进一步提出了基于神经网络数据融合方法的GPS/INS组合导航系统。系统神经网络结构采用单隐层的三层神经网络,输入输出神经元数目是4个,基于256个训练样本由经验公式求得隐层神经元数目为8个,同时还建立了惯导系统的数学模型和数据融合的数学模型。给出了利用MATLAB编制的神经网络训练程序并对这一神经网络进行了训练和仿真。实验表明,组合导航系统经度误差可达9m,纬度误差可达8m,与单独GPS定位和INS定位相比精度得到了提高。

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法。采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法。联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强。主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性。数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法。

基于GPS/INS的图像目标实时定位方法研究

为了得到高精度的定位图像 ,采用目前广泛应用的全球定位系统 ( GPS)和惯性导航系统( INS) ,结合连续成像设备 ,进行图像目标的实时三维定位。为提高定位精度 ,将 GPS定位数据和INS姿态数据进行融合 ;应用空间几何以及误差反传 ,提高垂直精度。通过试验 ,定位精度小于1 m,能够满足要求。

基于GPS/INS的机载三维激光测控系统的设计

设计并实现了一种机载激光测控系统的软硬件方案,系统的GPS/INS传感平台,使得系统可以不依赖于姿态和位置的精确控制。应用高阶次的扩展Kalm an滤波算法进行传感器数据的融合。利用数据融合得到的信息,通过解算获得激光三维点云数据。实验结果表明:设计的激光测量系统具有良好的可行性,所设计的高阶扩展Kalm an融合算法对GPS/INS传感平台数据能够有效地融合滤波。而对可移动式的系统平台设计,可以安装于各种移动机器人上,进行远程动态的三维点云数据采集与处理。

一种简易通用的敲击触发式惯性导航系统时间同步装置设计

科学研究与工程实践中常需要利用多种传感器协同工作获取被测目标的动态信息,此时对不同传感器采集的数据进行时间同步是必要前提。提出了一种以"敲击-脉冲"信号为媒介的时间同步方案,通过能够在敲击瞬间产生脉冲信号的时间同步装置实现惯性导航系统等运动传感器与其他脉冲同步传感器的时间同步,并通过实验验证了其可行性和时间同步精度。与传统的硬件方案或软件方案时间同步技术相比,本方案通用性极强,开发工作量小,操作简单方便,适用于对时间同步精度要求不高的传感器或系统的快速试验评估。