基于新息速率抗差估计的INS/GNSS组合导航系统欺骗检测算法

在INS/GNSS组合导航系统中常采用基于新息的欺骗检测算法。针对现有算法对同步式欺骗干扰的检测时间较长、漏警率和误警率较高的问题,提出了一种基于新息速率抗差估计的INS/GNSS组合导航系统欺骗检测算法。该算法将Kalman滤波估计得到的新息速率作为检测量来判断是否存在欺骗干扰,并利用抗差估计削弱欺骗干扰对新息序列的影响,通过调整等价权函数的参数进一步提高算法的检测能力。仿真结果表明:该算法对诱导速率为0.1 m/s的同步式欺骗干扰的检测时间缩短了60%以上,在3路以下的卫星信号被欺骗时,通过选择合适的检测门限,误警率和漏警率均能维持在4%以内。

组合导航系统INS/GNSS/SAR及其降阶模型性能的研究

介绍了高阶组合导航系统惯性导航系统 (INS) /全球导航卫星系统 (GNSS) /合成孔径雷达 (SAR)及其降阶模型 .降阶系统的卡尔曼滤波时间大大缩短了 ,但其精度并未有大的降低 .仿真结果证明 。

基于矢量信息分配的INS/GNSS/CNS组合导航系统

针对组合导航系统中多传感器输出不同步的问题,提出一种基于矢量信息分配的异步联邦滤波算法的INS/GNSS/CNS组合方案,根据各子系统的工作特性,分析并设计了基于INS/GNSS位置组合以及INS/CNS姿态组合的联邦滤波模型,并采用矢量形式的信息分配方法提高了滤波器的精度.针对量测异步问题,设计了时间与量测更新分离的异步非等间隔算法.系统仿真实验表明,该算法可以有效地实现对INS、GNSS、CNS的多信息的异步融合,与常规异步滤波方法相比较,组合系统的滤波精度有明显提高,具有重要的实际应用价值.

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。

INS/CNS/GNSS组合导航系统信息分析及其滤波器设计

分析了INS/CNS/GNSS组合导航系统信息结构的特殊性 ,指出在此情况下应用联邦滤波器进行状态估计的信息不对等。针对此类情形 ,设计了几种滤波器的结构 ,分析了所设计滤波器的信息构成及信息的分配与融合 ,并尝试提出伪联邦滤波器的概念。本文所讨论的情形及设计的滤波器结构可以推广到一般的同类情形 。

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。

融合SAR的INS/GNSS组合导航系统

针对ＩＮＳ／ＧＮＳＳ组合导航系统应用中存在的问题，提出了引入合成孔径雷达（ＳＡＲ）传感器，用以提高系统的自主性、融错性和导航精度．仿真结果表明，融合ＳＡＲ的ＩＮＳ／ＧＮＳＳ组合导航系统的精度得到了提高，是一个高性能的导航系统．

INS/GNSS组合导航系统校准方法

惯性导航系统(INS)和全球导航卫星系统(GNSS)组合的导航系统应用越来越广泛,它的校准问题亟待解决。本文简要介绍了目前广泛使用的各种导航系统,论述了INS/GNSS组合导航系统的工作原理及组合算法;详细分析了INS/GNSS组合导航系统各种测试及校准方法,比较了各种校准方法的优缺点;提出了INS/GNSS组合导航系统校准装置应具备的条件:可产生标准的空间位置和速度、可产生标准的姿态角度变化、可有效地接收GNSS卫星信号、统一的时间基准与同步信号。

基于简化车辆非完整约束辅助的低成本车载INS/GNSS 组合导航系统研究

针对采用低成本MEMS-IMU器件的INS/GNSS组合导航系统在GNSS信号中断时产生较大误差的问题,研究了一种基于车辆非完整约束辅助的低成本车载INS/GNSS组合导航系统,针对系统的低成本特性对车辆非完整约束进行了简化,并据此推导了滤波算法的模型.仿真分析以及车载测试的结果均表明,对于消费级MEMS-IMU和GNSS接收机构成的低成本INS/GNSS组合导航系统,加入简化车辆非完整约束的辅助后,在GNSS信号中断1min期间组合导航位置误差小于行驶距离的3%.该约束的应用可以显著提高低成本车载INS/GNSS组合导航系统的精度.

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。

MEMS INS/GNSS组合导航系统在车辆和机器人载体上的性能对比分析

同一款MEMS INS/GNSS组合导航系统在不同运动载体上的定位定姿性能差异会显著影响应用效果,有必要做深入的定量研究。本文首先采用奇异值分解方法,分析了组合导航状态量在载体不同运动场景下的可观测度。然后,对比了车辆和轮式机器人载体在开阔场景和GNSS卫星失锁场景下的组合导航性能,并详细分析了两种载体在不同运动模式下的导航误差和卡尔曼滤波均方误差。实测结果表明,车载和轮式机器人组合导航性能的差异主要表现在航向角方面;载体的加减速和转弯有助于航向角和陀螺z轴零偏误差的收敛;轮式机器人采用自动指令控制,造成运动模式单一,加减速时段少,同时转弯过程中加速度变化幅度小,转弯对其航向角和陀螺z轴零偏误差的收敛作用不如车载明显,因此,轮式机器人航向角误差比车载大,差异显著。

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。

基于模糊自适应卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统算法研究

针对车载组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作条件的不同而变化的特点,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的车载INS/GPS组合导航算法。该方法通过监视理论残差与实际残差的比值是否在一附近,应用模糊推理系统不断的调整量测噪声协方差阵的加权,对卡尔曼滤波的量测噪声协方差阵进行递推在线修正,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器执行最优估计,提高导航系统的精度。对车载组合导航系统的仿真结果表明,这种算法对时变的量测噪声具有较强的自适应性,进而精度比常规卡尔曼滤波也大为提高,是一种可行的车载组合导航算法。

GPS/INS组合导航系统半实物仿真研究

为了研究ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）／ＩＮＳ（ＩｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ）组合导航系统的性能，利用跑车实验实时采集的惯性导航系统和ＧＰＳ的数据进行了测后仿真研究．分别进行了ＧＰＳ／ＩＮＳ位置、速度组合和伪距、伪距率组合仿真，仿真中组合Ｋａｌｍａｎ滤波器采用数值稳定性较好的ＵＤ分解算法．最后给出了纯惯导及组合后系统的位置、速度误差仿真曲线。

顾及非视距与系统误差的UWB质量控制及其与GNSS/INS的组合定位

为提高GNSS拒止环境下定位系统的定位精度与稳定性,本文提出了顾及非视距与系统误差的UWB质量控制方法,并实现了其与GNSS/INS的组合定位。首先,综合考虑系统的稳定性与定位精度,以GNSS/INS松组合+UWB/INS紧组合的方式构建集中式卡尔曼滤波;在此基础上,针对UWB中存在的NLOS误差,设计了基于滑动窗口与滤波新息向量的两步NLOS误差识别方法;最后,采用基于滤波估计的方法实时补偿UWB中的系统误差。实验结果表明,本文提出的UWB质量控制方法能够有效减小NLOS与系统误差的影响,GNSS/UWB/INS组合算法水平定位误差在5cm以内。在UWB布局合理的情况下,该方法无需依赖过多基站也可实现较高的定位精度。

INS/GPS组合导航系统的数据同步技术研究

指出在组合导航系统进行有效的信息融合之前,对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是非常重要的前提。对INS (惯性导航系统)和GPS构成的组合系统中的数据同步技术进行研究,提出了一种以GPS接收机输出的1PPS(每秒一个脉冲)作为参考时标,软硬件相结合的实时数据同步方法。实验结果表明:该方法能保证数据在融合点上准确同步。

卡尔曼滤波直接法在INS/GPS组合导航系统中的应用

结合 INS/GPS组合导航系统 ,讨论了卡尔曼滤波直接法的应用。仿真结果证明

INS/SAR/GPS组合导航系统中的分散估计融合算法

以 INS/SAR/GPS组合导航系统的工程应用为目标 ,讨论了其分散估计融合算法及理论证明 ,给出一二级最优估计融合结构。仿真结果证明 :采用先分散处理 ,再全局融合的方法 ,是提高整个组合系统的导航精度和可靠性的行之有效的方法。

一种多模型自适应联邦滤波器及其在INS/CNS/GPS组合导航系统中的应用

本文介绍一种基于多模自适应估计的联邦滤波器的原理和特点。设计了INS/CNS/GPS组合导航系统的联邦滤波算法 ,并首次将多模自适应估计方法运用到联邦卡尔曼滤波器中。此外 ,联邦滤波器算法中采用自适应调整信息分配系数的方法。仿真结果表明 ,与采用单一模型的联邦滤波算法相比 ,多模自适应方法与联邦滤波方法结合使用能大大提高导航系统的精度和可靠性。

GPS/INS/TRN组合导航系统信息融合技术研究

本文提出了一种基于信息融合技术的巡航导弹组合导航系统方案，并对系统组合方式、以及相关的信息融合技术进行了初步讨论。基于信息融合的组合导航方案可以充分地利用各种导航传感器的信息，有效地提高导航系统的精度。同时，系统的重构能力保证了系统的可靠性。