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。

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 。

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组合导航系统实现时间同步的软件方法

GPS/SINS组合导航系统是当前各类飞机普遍采用的主要导航设备,采用传统组合方法无法消除组合时GPS与SINS时间同步误差的影响。在对GPS/SINS时间同步误差的物理概念深入研究的基础上,提出一种对时间同步误差估计和补偿的软件方法。该方法通过扩充滤波器状态与改进量测方程的途径,实现了对时间同步误差的在线估计和补偿。仿真结果表明,当存在0.7s时间不同步时,采用传统方法,组合导航系统水平位置精度只能达到150m左右;采用文中提出的方法,组合导航系统水平位置精度优于10m。

最优平滑算法在 GPS/SINS组合导航系统事后分析中的应用

组合导航系统通常采用Kalman滤波来实现对系统状态的估计,由于最优平滑算法的精度比Kalman滤波的精度高,并且平滑结果反映了系统在理想情况下能够达到的潜在精度,因此可以采用最优平滑算法对组合导航系统进行事后分析。本文介绍了R-T-S最优平滑算法,并将其应用于某船用GPS/SINS组合导航系统的时候分析和处理中,给出了系统仿真结构图,进行了仿真。仿真结果表明,平滑算法是一种有效的事后分析方法。

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组合导航系统的设计

介绍了一种高精度、高可靠性、小体积、低成本的SINS/GPS组合导航系统。建立了系统的总体设计方案,给出详细的软件设计框图,并介绍实现系统各个功能的软件算法。实际应用结果表明:该系统的导航精度、成本、体积等指标均达到了设计要求。

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。

基于ARM的GPS/SINS组合导航系统设计

采用ARM920T内核的S3C2410X处理器为电路核心,融入GPS/SINS组合导航系统算法,并通过实验数据对比,进一步说明以ARM为核心的组合导航系统实现了系统的基本功能,可满足组合导航系统小型化、高精度和实时性的要求。

GPS/SINS组合导航系统中卡尔曼滤波器的应用

在现代生活中,GPS/SINS组合导航系统得到了越来越多的应用。文中介绍了卡尔曼滤波器在处理多个导航系统传来的数据中的应用,并且能够自动校正系统,以达到更高精度的要求。

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元数补偿算法,采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差,补偿四元数误差,修正位置、速度误差。GPS/SINS组合导航系统样机的试验结果表明:采用该文提出的算法后,组合导航精度较高,在组合导航过程中若去掉GPS信息,短时间内纯SINS的导航精度很高,能够满足SAR对运动补偿精度的要求,待恢复GPS信息后,组合导航系统继续正常工作。

GPS/SINS组合导航系统在飞航导弹中的应用

研究了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统在飞航导弹制导中的应用。文中着重研究位置速度组合模式的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的构成和算法，简化误差模型，引入衰减记忆滤波。仿真结果表明，组合导航系统较准确地给出导弹的位置、速度和姿态信息。

卫星信号缺失情况下GPS/SINS组合导航系统研究

针对GPS/SINS组合导航在复杂环境中出现的卫星信号不全情况,在分析SINS误差模型的基础上建立了组合导航的松组合和紧组合模型,采用无迹卡尔曼滤波对两种组合模式进行仿真实验。仿真结果显示,在卫星信号正常情况下,紧组合的导航精度高于松组合;在卫星信号缺失时,松组合转变为单纯的惯性导航,导航误差随时间积累,紧组合虽然误差增大,但在一定时间内仍能提供精确导航信息,提高了GPS/SINS组合导航适应复杂环境的能力。

浅谈GPS/SINS组合导航系统的设计

SINS/GPS组合导航系统是一种性能较好的导航系统,它结合了GPS的高精度定位,误差无积累及INS的自主性、实时性等优点。两者的结合可使导航系统的成本下降,可靠性增加,精度提高。本文概要地介绍了SINS/GPS的研究背景、结构组成、建立了系统的总体设计方案,给出详细的软件设计框图.并介绍实现系统各个功能的软件算法。实际应用结果表明:该系统的导航精度、成本、体积等指标均达到了设计要求。

GPS/BDS组合导航系统的精密单点定位模型

为了改善单卫星导航系统由于卫星数量较少,导致定位误差高的问题,设计全球定位系统(GPS)/北斗卫星导航系统(BDS)组合导航系统的精密单点定位模型:线性组合处理GPS与BDS的伪距和载波相位观测值,并构建GPS/BDS组合导航系统的组合观测值;接下来利用协方差成形自适应卡尔曼滤波方法,对组合导航系统导航过程中的卫星钟差、电离层延迟等误差实施滤波;再利用滤波处理后组合导航系统的广播星历,获取卫星轨道以及钟差;然后利用经验模型修正对流层延迟,获取相位观测值与伪距的综合改正数;最后利用综合改正数修正组合导航系统的观测方程,构建精密单点定位模型。实验结果表明,GPS/BDS组合导航系统采用所构建模型进行精密单点定位,不同方向定位误差均低于10 cm,证明了提出模型的有效性。

自适应联合滤波模型及其在车载SINS/GPS组合导航系统中的应用

本文提出了一种自适应联合滤波模型结构及其算法 ,定义了联合滤波模型信息分配系数的自适应调节准则 .并设计了车载 SINS/ GPS组合导航系统的自适应联合滤波器 ,给出了滤波算法 .理论分析和实验室组合导航实验表明 。

基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性。为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算。通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性。

SINS/GPS组合导航系统选星算法

选星算法是SINS/GPS组合导航定位系统中一个重要的步骤。在最佳选星算法的基础上,提出了一种适用于基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧耦合组合系统的选星算法。该算法通过ENU(东北天)坐标系中几何矩阵及几何精度因子的定义,利用星历给出的卫星在ENU坐标系中的高度角和方位角解算出最佳四颗导航定位卫星,即基于G矩阵的选星算法。通过与两种常规选星算法的对比,验证了本算法具有较强的工程实用性。此外又推导了基于G矩阵的伪距、伪距率的SINS/GPS组合系统量测方程。该算法避免了求解卫星的位置,从而有效减少了计算量。

GPS/SINS紧组合导航系统信息融合技术研究

为了提高复杂环境条件下导弹的导航精度,以GPS/SINS紧组合导航系统为研究对象,首先研究了GPS/SINS紧组合导航系统的数学模型;然后对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的算法进行了详细的分析;最后将这两种滤波算法应用到GPS/SINS紧组合导航系统中。系统仿真结果表明,UKF在位置、速度的估计精度上均优于EKF,并且UKF具有更好的稳定性和收敛性。

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。