基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法

针对全球导航卫星系统信号中断情况下SINS/GNSS组合导航系统无法持续进行误差校正的问题,提出一种基于双通道Residual-LSTM的SINS/GNSS组合导航算法。首先,考虑到SINS经度、纬度误差传播特性不同所导致的模型输入、输出信息之间的非线性相关性差异化,构建具有不同权重系数的双通道长短期记忆神经网络模型结构,并引入遗忘信息共享机制自适应地利用历史导航数据对经度、纬度信息进行拟合预测。其次,针对深层神经网络存在的模型退化和梯度消失问题,在多层双通道LSTM网络之间建立残差高速通道形成Residual-LSTM模型结构,以增加不同网络层次之间的信息传播路径。最后,通过实船数据验证本文所提算法的有效性。实验结果表明,与基于常规智能方法的SINS/GNSS组合导航算法相比,所提组合导航算法在GNSS信号中断期间经度误差降低了51.97%,纬度误差降低了31.45%。

基于单因子抗差估计的SINS/DR高速列车组合导航定位研究

为了有效抑制列车长时间运行下SINS系统定位误差的快速积累,并解决GNSS/SINS组合导航系统在卫星信号故障时不能正常工作的问题,提出了一种基于单因子抗差估计的SINS/DR组合导航定位算法,在SINS系统基础上,引入车载里程仪,作为一种提供列车航位推算数据的设备,通过卡尔曼滤波器的反馈校正获得列车导航参数的最优估计值。在传统卡尔曼滤波器的基础上引入一种自适应调节因子,强化了卡尔曼滤波器的反馈校正效果,保证了在系统建模不准确时仍可获得列车导航参数的最优估计值。计算机仿真结果表明,设计的组合导航定位算法不仅可以保证高速列车长时间运行的定位精度和稳定性,而且在高速列车紧急制动的情况下仍具备较强的抗干扰能力,可以满足列车定位的基本要求。

模糊自适应Kalman滤波算法在SINS/DR组合导航的应用

针对里程仪测量误差导致组合导航精度降低的问题,提出基于系统工作状态和滤波器新息状态相结合的模糊自适应算法。根据新息的变化确定模糊规则,修正里程仪输出增益,使新息始终保持在零均值附近,利用修正后的新息修正观测噪声方差,降低导航定位的偏差。仿真实验结果证明,该算法能够很好地提高组合导航定位的精度。

因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法

在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。

融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航定位算法分析

针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。

GNSS/INS组合导航中IMU参数设定与优化

针对惯性测量单元(IMU)参数设置不合理导致全球卫星导航系统(GNSS)/惯性导航系统(INS)组合导航无法充分发挥IMU性能的问题,提出了一套IMU参数设定与优化方案,建立了以GNSS短期中断期间导航漂移误差统计值、理论估计精度一致性以及IMU误差参数估计稳定性为评估对象的考核准则,使优化后的IMU参数可以确保GNSS/INS组合导航解算中状态预测方差阵的准确性,实现预测信息与观测信息权重合理分配,进而保障GNSS/INS组合导航最优性能。实测验证采用ADIS16465和ICM206022款典型车规级和消费级微机电(MEMS)IMU进行性能测试分析,测试结果表明:初始IMU参数与GNSS/INS组合导航算法适配度较低,无法得到最优组合导航结果;优化后,IMU参数在保障组合导航最优性能基础之上,也可实现理论估计精度与实际精度高度一致。

GNSS/INS松、紧组合导航算法的等价性条件

GNSS/INS不同组合导航算法性能的讨论,一直是导航定位领域关注的热点.本文对GNSS/INS松、紧组合2种经典导航算法的等价性条件进行了理论推导和实验验证.首先,给出独立GNSS初值结构和集成GNSS初值结构2种模式在GNSS/INS松、紧2种组合算法中的应用方法,并在集成GNSS初值结构模式下推导出松、紧组合2种算法在导航状态参数以及方差协方差方面的等价性条件.然后,通过车载测试验证了不同算法的精度、运行效率及等价性,发现在GNSS理想观测条件下,松、紧组合2种算法的运行时间、导航坐标和方差协方差完全一致,验证了2种算法的等价性条件.

基于自适应分类容错滤波的SINS/GNSS组合导航方法

针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。

GNSS/SINS深组合导航系统研究现状及展望

介绍了基于矢量跟踪的GNSS/SINS深组合导航系统的概念,根据信息融合的不同将深组合导航系统分为集中式深组合和级联式深组合,给出具体的深组合模型并进行对比分析,综述了GNSS/SINS深组合导航系统的国内外研究现状,展望了深组合导航系统的未来发展方向。

水下SINS/DVL组合导航误差抑制综述

为实现水下潜航器高精度长航时航行,基于SINS/DVL组合导航的误差抑制和校正技术是关键。对于DVL数据失效情况,介绍了不同的替代方法。比较了SINS/DVL组合数据融合常见滤波算法;从长航时导航误差抑制和校正角度,叙述了阻尼算法、地形辅助校正、重力匹配辅助定位、长基线系统辅助定位和重力扰动补偿等方法。可为水下潜航器SINS/DVL组合长航时导航误差抑制提供参考。

循环神经网络辅助GNSS/SINS组合导航方法及性能分析

针对GNSS信号中断时组合导航系统误差迅速发散的问题,提出了使用循环神经网络(RNN)来辅助组合导航系统的方法,RNN可以分别基于当前和过去的位置以及速度样本进行训练,使神经网络更好地处理系统中的时序信号,从而能够更加精确地预测SINS的位置和速度误差。采用无人机飞行试验数据验证了该算法在卫星信号中断时导航精度平均提升了77%,并且满足导航所需的实时性要求,与传统的径向基神经网络辅助的组合导航系统相比,其位置和速度的均方根误差平均降低了39%。

SINS／GNSS组合导航系统在合成孔径雷达中的应用研究

本文介绍了机载SAR－SINS／GNSS验合运行信息传感器系统，运动信息补偿是SAR系统的一项关键技术，以SAR系统的成像质量有很大的影响，根据SAR系统对运动信息的特殊要求，在对捷联惯导与组合导航系统不同特点进行分析的基础上，提出了组合导航系统的改进算法，满足了SAR系统成像所需的绝对定位和相对定位精度要求，在此基础上实现了基于PC104计算机的软硬件设计，最后在工程样机上进行了地面的静态和动态试验，取得了满意的试验结果。

GNSS+SINS组合导航地固系高度阻尼算法

GNSS+SINS组合导航在地固系中计算有诸多优点,但GNSS信号缺失时的高度阻尼比较复杂。本文从空间直角坐标系与大地坐标系的关系出发,结合地固系捷联惯导的导航方程,提出了一种地固系高度阻尼算法。经仿真测试证明,应用此算法在地固系高度阻尼,可以达到与导航系相同的效果,证明了算法的有效性。

一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统的设计与研究

对于目前的级联式SINS/GNSS组合导航系统来说,其卡尔曼滤波器的输出校正方式不能深入到捷联解算内部,无法抑制平台姿态误差的发散,也无法校正惯性器件误差,因而在该方式长时间运行不能控制滤波发散,导航精度随时间下降。为此设计了一种SINS/GNSS级联闭环反馈式组合导航系统,该系统能对SINS的位置、速度误差、平台误差及惯性器件误差作出最优估计并实施反馈。通过仿真证明:该系统不仅能提高导航解的精度,还在校准的同时具有动机座对准能力,满足了长时间导航定位的稳定性。

SINS/DVL组合导航在海底挖沟机施工中的应用探索

针对难以精确监测海底挖沟机工作状态的问题,依据捷联惯性导航系统SINS(Strapdown inertial navigation system)以及DVL(Doppler log)水下组合导航技术的原理,建立组合导航模型以及误差模型,根据施工特点设置挖沟施工作业路线,依照挖沟机实际作业状态设置运动参数,并进行仿真实验,验证SINS/DVL技术在海底挖沟机管道铺设作业中的监测能力.结果表明,在铺设海底管道时,SINS/DVL组合导航系统可以实时获取海底挖沟机的工作数据,测量高精度的经纬位置、速度、姿态数据:经、纬度误差控制在±0.02°范围内;速度误差在-0.05~0.10 m/s范围内;俯仰角误差为±0.20°,横滚角误差为±0.20°,航向角误差为±1.00°.

SINS/GNSS组合导航技术研究

本文分别介绍了SINS和GNSs的工作原理和系统误差.说明了组合导航的必要性;然后从组合导航的方式、信息融合技术等方面.分析了组合导航的相关技术.最后指出了组合导航的发展趋势。

SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计

为了提高SINS/GNSS组合导航系统的全局性能,考虑加速度与高斯包络对激光多普勒测速仪的影响,提出SINS/GNSS组合导航系统中激光多普勒测速仪参数估计方法。通过分析SINS/GNSS组合导航系统工作原理,明确SINS/GNSS组合系统状态;采用预先梯度评估方法,对梯度方向进行估计迭代,以提高导航定位精度,将获取的方位偏差代入卡尔曼滤波器中进行处理,保证SINS/GNSS组合导航系统实际应用的可靠性;获取对应费希尔信息矩阵,采用正弦信号的圆频率估计方差获取CRLB;分析激光多普勒测速仪测速过程中存在的问题;在信号成分参数分解前提下,将各距离门回波近似看作多个Chirp分量合成信号,对距离压缩后的数据实施自适应Chirplet分解,完成激光多普勒测速仪参数估计。实验结果表明:所提方法能够得到准确的参数估计数值,为SINS/GNSS组合导航系统的有效应用提供理论参考。

车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统设计

针对GNSS/INS松组合导航系统在可见星数少于4颗的情况下无法正常工作的问题,设计了基于ARM的车载低成本GNSS/SINS紧组合导航系统。以AM3354为电路核心处理器,集成了惯性IMU MPU-9150和卫星接收模块NV08C-CSM。通过I2C和UART接口完成数据采集,送入导航解算后经由SD卡和UART实现数据的保存与上传。系统算法采用离散扩展卡尔曼滤波进行紧组合的数据融合,在没有足够的卫星来计算独立GNSS参数时,也能够将卫星信号输入组合系统并辅助SINS。为验证系统可行性进行了实测跑车实验。结果表明,所设计的紧组合导航系统精度满足车载应用,较松组合算法表现出了更高的精度和稳定性。

GNSS/SINS组合导航中多路径效应的识别与抑制算法

针对GNSS/SINS组合导航系统中,GNSS定位易受多路径效应影响的问题,提出了一种多路径效应识别与抑制算法。通过设计姿态检测与χ^(2)检验相结合的两层多路径效应识别方法,实时检测GNSS输出结果的可靠性和GNSS/SINS二者定位的一致性。将提出的抗野值自适应滤波算法用于对多路径误差的抑制,当检测到GNSS受多路径效应影响时,通过残差加权减小异常量测量在量测更新中的比重;当GNSS定位正常时,通过限定记忆指数加权的方式计算残差协方差的极大似然最优估计,并采用渐消滤波提高滤波器的调节能力。通过实际跑车试验验证了该算法能够有效抑制GNSS多路径误差,具有较高的导航精度与自适应能力。

GNSS/SINS组合导航在地地导弹中的工程应用

介绍了基于Kalman滤波的GNSS/SINS组合导航技术在地地导弹中的应用,在发射点惯性坐标系中建立了便于工程应用的数学模型,针对某型号进行了位置速度仿真,并和目前在工程实际中应用的加权平均组合方法进行了比较。仿真结果表明,Kalman滤波技术可以应用于地地导弹工程实际中。