GPS/SINS组合导航系统混合校正卡尔曼滤波方法

利用卡尔曼滤波器将GPS伪距与SINS进行了深组合,在分析了导航误差产生原因的基础上,提出了输出校正与反馈校正相结合的混合校正卡尔曼滤波方法。与输出校正和反馈校正方案相比,这种校正方法提高了系统导航精度。仿真结果验证了混合校正卡尔曼滤波方法的有效性。

H_∞滤波算法及其在GPS/SINS组合导航系统中的应用

在对 H∞ 估计问题进行数学描述的基础上 ,建立了一种 H∞ 次优滤波算法的迭代方程。定性讨论了H∞滤波算法与传统 Kalman滤波器的关系 ,通过在 GPS/SINS组合系统中的实际应用进一步从精度、鲁棒性等性能指标方面对 H∞ 滤波和 Kalman滤波算法进行了比较。仿真结果表明 ,在理想条件下 ,Kalman滤波方法具有较高的精度 ;但是 ,当系统模型和外部干扰统计特性发生变化时 ,H∞ 滤波算法明显具有良好的鲁棒性能 ,同时 ,估计精度也较高 ,有效地克服了

GPS/SINS组合导航系统状态的可观测度分析方法

系统状态的可观测度是检验所设计的Kalman滤波器的收敛精度和速度的重要指标。首先 ,分别论述分段式定常系统 (PWCS)的可观测性分析方法和基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法。然后 ,证明GPS/SINS组合导航系统满足PWCS分析定理要求 ,并进一步提出改进的线性时变系统状态的可观测度分析方法 ,以适用于分析全弹道过程系统状态的可观测度。最后 。

GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别

针对GPS/S IN S组合导航系统的故障检测与识别,提出一种层次滤波器结构,该结构包含主、子滤波器两个层次,使用不同的卫星量测信息。通过监测主、子滤波器的故障检测结果,识别出具体的故障卫星,利用未包含故障星的滤波器可进行不中断导航。完成了基于层次滤波器结构的GPS/S IN S滤波算法和故障检测算法设计,将该方案应用于伪距组合的GPS/S IN S紧耦合系统,仿真结果表明当只存在4颗可见星时,该方案仍能有效地检测和识别单颗卫星故障,增强了系统的完好性;同时仿真验证了该结构具备检测两颗以上卫星故障的能力,但不能识别具体的故障星。

融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法

针对智能车在城市密集区域其全球定位系统(Global Positioning System,GPS)系统易受遮挡、干扰与多路径反射等因素影响,导致定位失灵和定位精度较低的问题,以及智能车位置姿态估计模型的非线性问题,提出了1种融合GPS/SINS的容积卡尔曼滤波智能车位置姿态估计方法。该方法将GPS和捷联惯导系统(Strap-down Inertial Navigation System,SINS)优势互补,构建以姿态误差、速度误差和位置误差等15维的系统状态方程,以GPS的位置/速度与SINS的位置/速度差值的6维系统观测方程,并采用容积卡尔曼滤波器对GPS和SINS的观测矢量进行有效关联与融合,估计并解算出车辆运动情况下的最优位置、速度、姿态参数。通过与GPS系统、SINS系统和基于扩展卡尔曼滤波的位姿估计方法仿真对比。结果表明,本文方法能给智能车提供精确可靠的车辆位姿参数。

基于精确伪距率观测模型的GPS/SINS组合导航系统研究

从泰勒公式及函数矩阵的基本定义出发，推导了考虑位置误差相关项时，GPS/SINS组合导航系统精确的伪距率观测数学模型。仿真结果表明，使用精确伪距率观测模型的伪距、伪距率交替组合导航系统，其位置误差能更好地跟踪GPS系统位置几何误差系数，能更真实地反映载体的短期位置误差，更适用于对航天器或大气飞行器短期位置导航精度要求较高的场合（如把航天飞机或大气飞行器作为高分辨率合成孔径雷达等遥感器的载体）。

无人机GPS/SINS/Vision组合导航技术

针对无人机GPS/SINS组合导航系统中航向角误差可观测性差的问题,提出了一种无人机GPS/SINS/Vision组合导航方法。使用无人机搭载的摄像机获取周围景物的图像序列,通过跟踪图像序列中提取的特征点,利用极几何约束获得其间摄像机的位移信息,将测量到的位移信息融合到GPS/SINS组合导航系统中,构成GPS/SINS/Vision组合导航系统。通过观测位置误差、速度误差和摄像机位移在像平面上的投影误差,建立组合导航误差状态卡尔曼滤波器,估计导航系统的误差状态,并根据估计结果对导航系统状态进行修正。推导了滤波器状态方程和测量方程,使用Simulink对算法进行仿真验证,在水平姿态角偏差为10°左右、航向角偏差为20°左右的初始条件下,水平姿态角误差和航向角误差均能快速收敛,水平姿态角误差在10s后收敛到1°左右,航向角误差20 s后收敛到2°以内。仿真实验表明,该方法能有效提高无人机姿态角估计的速度和精度。

惯性系下GPS/SINS紧组合导航算法研究

针对新一代远程空空导弹的特点,研究了在导弹发射惯性坐标系下,基于伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和量测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中GPS/SINS紧组合导航算法有较高的导航精度。

高旋火箭弹GPS/SINS组合测姿方法

针对GPS/SINS组合导航系统在高旋火箭上应用所遇到的初始对准困难、误差累积迅速等姿态解算难题,通过速度角辅助,提出了分段滤波进退算法修正初始滚转角技术。通过不断修正分段初始滚转角使SINS解算更趋于合理值。利用速度角修正技术,去除高速旋转造成的误差累积,再通过卡尔曼滤波得到较为准确的姿态信息。仿真结果表明,分段滤波修正初始滚转角可以有效地解算出较为准确的姿态信息。对实测数据的处理也证明,该技术可以应用于实际工程,解算得到的姿态信息满足工程需要。

GPS/SINS/CNS组合导航在航天器上的应用

针对传统的惯性导航误差模型推导不适合空间应用以及GPS信号传输修正能力有限等问题,提出一种基于GPS/SINS/CNS的组合导航系统总体设计方案。在导航仿真系统中增加组合导航系统性能评估模块,推导了基于J2000坐标系的惯性导航误差模型,给出GPS、SINS与CNS的数学模型,利用扩展的卡尔曼滤波设计组合导航系统,对连续信号和信号中断两种模式进行了仿真。仿真结果表明,该导航系统能很好地满足航天器在轨运行的导航性能要求,能够为航天器提供高精度的测量与导航信息。

卡尔曼滤波在GPS/SINS船舶组合导航中的应用

本文在深入研究卡尔曼滤波原理及算法的基础上,结合海洋环境实际探索卡尔曼滤波在GPS/SINS船舶组合导航中的应用方法并进行组合导航系统的设计和仿真。为了降低旧数据在误差积累中的权重,本文对记忆数据进行了衰减处理,从而提高整个算法的自适应性能。仿真结果表明,集中式融合和顺序融合误差曲线均存在一定的波动,但绝对误差峰值较小,两者均方误差均为7.563 2。经扩展卡尔曼滤波后的GPS/SINS组合导航系统误差较小,均方误差峰值仅为6.532左右,而单独SINS导航误差约9.532,单独GPS导航误差约10.023。

GPS/SINS组合的抗干扰性能分析

通过对GPS接收机跟踪环路的抗干扰性能进行深入讨论,分别得出GPS/SINS组合以及C/A码GPS接收机的抗干扰性能以及二者间的差异,并通过C/A码接收机的注入式干扰实验,对理论分析进行了验证。分析结果表明,GPS/SINS组合具有更强的抗干扰能力,其抗干扰能力可达到50dB以上。

一种新型的GPS/SINS导航系统对准方法

对准是一切导航系统运行前必经的步骤,对于低成本的GPS/SINS导航系统尤其重要,在对一种在研导航系统杆臂效应分析的基础上提出了一种新的对准方法,可有效提高现场对准能力,实现实时补偿。

GPS/SINS组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波算法研究

针对卡尔曼滤波对噪声模型不能动态估计的缺点,引入了模糊卡尔曼滤波算法,通过滤波残差控制量测噪声协方差阵R的加权因子,为了更精确控制R矩阵的变化,使用了2个模糊控制器对速度位置分别进行控制,改善滤波性能,最后通过仿真验证了该算法较常规卡尔曼滤波算法有更好的性能。

GPS/SINS/RA组合导航系统用于精密着陆的研究

本文针对飞机进场着陆的要求,提出了一种GPS/SINS/RA组合导航系统方案,建立了组合系统的数学模型,采用了组合卡尔曼滤波器,按18颗导航星的布置方案,应用了GPS仿真器。在考虑飞机沿3度倾斜角下滑线进行着陆飞行时,对组合系统进行了计算机仿真。仿真结果表明,当GPS接收机采用P码,或采用C/A码再使用差分和伪卫星技术时,组合导航系统能够达到国际民航组织(ICAO)提出的精密进场着陆时的定位精度要求。

GPS/SINS全组合系统确定SAR卫星的轨道和姿态

GPS/SINS组合系统因其多方面的优越性而在许多导航系统中使用。不过 ,利用GPS接收机的伪距、伪距率和载波相位双差等所有原始观测信息的全组合系统还处于研究之中。针对全组合系统进行了研究 ,建立了相应的误差模型和系统观测模型 ,特别是组合系统下的GPS载波相位双差观测模型。并以高分辨率SAR小卫星的轨道和姿态确定为仿真对象 ,对该系统进行了计算机仿真。仿真结果表明 ,GPS/SINS全组合系统具有很高的精度和可靠性 。

GPS/SINS组合导航系统在运载火箭中的应用

针对运载火箭特点,着重研究在发射惯性坐标系下,位置、速度组合模式的GPS/SINS组合导航算法,推导了该坐标系下的惯导一阶误差传播方程,建立了该坐标系下GPS/SINS组合导航系统的状态方程和观测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,在该坐标系中,GPS/SINS组合导航算法能较准确地给出运载火箭的位置、速度和姿态信息,提高运载火箭制导精度。

GPS/SINS深组合导航技术综述

介绍了GPS/SINS深组合导航系统的技术发展历程。与传统的标量跟踪相比,阐述了基于矢量跟踪的深组合导航系统的关键技术及优劣势。按照导航系统结构和信息处理方式的不同,将GPS/SINS深组合导航系统分为集中式、相干分布式和非相干分布式,分析对比了这三种主要深组合模式的性能特点。论述了GPS/SINS深组合导航系统的发展现状,指出了深组合未来的研究方向和发展趋势。

一种基于GPS/SINS的精确制导炸弹控制系统的设计研究

基于GPS/SINS(卫星定位捷联惯导系统)复合制导的“联合直接攻击弹药(JDAM)”是美军最近研制成功的新一代制导炸弹。它具有制导精确,成本低廉,全天候攻击等优点[1]。本文给出了基于GPS/SINS制导炸弹的总体方案,重点研究了制导炸弹的弹道优化以及炸弹控制系统的设计,最后给出了仿真实例,仿真结果表明,所设计的控制系统能很好的完成跟踪轨迹的功能。

压缩传感理论在GPS/SINS组合导航中的应用

GPS/SINS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,是当今组合导航技术应用的主要方式。由于组合导航系统复杂度的增加,导致存储数据量增加,对高速度、高可靠性存储的依赖也成为不可回避的问题。压缩传感作为信号采集领域的一种新兴技术,打破了奈奎斯特采样定理对采样信号频率的限制,使得能用更少的数据采样点来近乎完美地恢复信号。介绍了压缩传感理论和GPS/SINS组合导航系统,提出将CS理论用于组合导航系统的设想,并用CS理论压缩和恢复Kalman滤波中的协方差矩阵。仿真结果表明了该方法的有效性。