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。

一种提高GPS/低精度SINS组合测姿精度的方法

GPS/SINS组合导航一般采用位置速度组合Kalman滤波方法,此方法中姿态角,尤其是航向角不可直接观测,很难收敛,因此由较低精度的惯导系统组成的组合导航系统输出的姿态精度较低。根据车辆运动的特点,在运动过程中选择性加入GPS航迹角、加速度计测量的横滚和俯仰角等观测量,将其应用于滤波过程。仿真结果表明,新方法提高平台误差角的可观测性,加快其收敛速度,提高组合导航系统的测姿精度。

GPS／DR组合测姿自适应算法研究

本文提出GPS位置误差估计算法及状态误差协方差阵和观测误差协方差阵自适应调节算法，有效地提高了GPS／DR组合导航测姿的精度。

利用GPS／INS组合测姿系统实现无人飞行器姿态测量方法

本文首先对GPS／INS组合测姿系统的优点和可行性进行分析，确定利用GPS／INS组合测姿系统实现无人飞行器姿态测量为最佳方法，接着阐述本方法实现原理，最后总结其推广应用的前景。

基于GPS测姿和陀螺仪的角度融合定位方法研究

针对城市峡谷等遮挡严重场景下GPS定位精度严重下降问题,提出一种基于GPS测向与陀螺仪角度测量的融合定位方法。该方法通过改进传统的角度测量,利用陀螺仪短时内相对测量精度高的特点,采用卡尔曼滤波,以陀螺仪的相对角度修正GPS测向的绝对角度,再利用GPS/INS组合导航算法进行定位,使定位结果精度更高、更稳定。对提出的方法进行模拟仿真以及车载实验,实验结果表明:通过角度融合后的定位拥有更高的定位精度和定位稳定性,在复杂环境下效果很好,提高了定位可靠性。

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。

基于伪距量测的GPS／SINS组合导航系统研究

根据捷联惯性导航系统(SINS)在地固系中的误差方程及GPS定位导航系统的误差模型，以伪距差为量测输入，设计了GPS／SINS组合导航系统的卡尔曼滤波器。仿真结果显示，与纯惯导系统相比，基于伪距的组合导航系统可以明显减小惯导系统的积累误差，达到了较高的位置精度。

基于自适应卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统的研究

为了提高子滤波器滤波精度和优化信息融合算法,提出一种基于在线调节因子的自适应卡尔曼滤波算法。首先讨论采用卡尔曼滤波技术的理论依据,设计SINS/GPS紧组合导航系统。提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法通过构造自适应参数因子,并利用量测噪声协方差阵与自适应参数的比值实现在线修正量测噪声协方差阵。通过MATLAB仿真,与传统基于标准卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统相比,其各向位置误差和速度误差均得到明显降低,从而达到提高组合导航定位精度和优化信息融合算法的目的。