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。

BDS/GPS组合导航系统在民航中的应用

随着航班流量增加、航班运行复杂化,高效的航线航路规划、合理的空域布局在民航中显得更为必要,而这需要先进技术的支持。因此,基于北斗卫星导航系统(BDS),引入全球定位系统(GPS),解析了BDS/GPS组合导航系统的定位解算,并进行实验验证,试验结果表明BDS/GPS载波相位平滑伪距定位解算能够显著提高导航的定位精度。另外,还展望了BDS/GPS组合导航系统在我国民航中的应用。

电子地图匹配算法在GPS和DR组合车载导航系统中的作用

在许多车载导航系统中,用GPS和DR组合导航的方法来给车辆定位,然而由于不知道GPS的噪声,估计的位置会有不期望的误差。为了解决这个问题,电子地图匹配的方法被介绍。它使用电子地图来修正定位误差。文章介绍了用电子地图来修正GPS和DR组合导航系统的定位误差。

基于有限退化结构的多态组合导航系统可靠性

组合导航系统(integrated navigation system,INS)广泛用于航空航天、海洋探索等领域,因其工作环境、系统构成的复杂性等因素,系统从正常工作到完全失效会经历各种退化状态,进而增加系统可靠性分析难度。将有限退化结构(finite degradation structures,FDS)方法应用于多态组合导航系统可靠性分析。首先,参考故障模式与影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)方法将组件的故障模式转化为状态空间;其次,利用抽象运算得到组件状态和系统状态的关联关系,建立组合导航系统的FDS模型;然后,进行系统临界场景分析和可靠性指标计算,得出系统状态的发生概率、组件状态的敏感性,找到系统的薄弱环节、系统完全失效前的退化边界;最后,根据结果指导制定系统维护策略、预防系统风险发生方案等可靠性决策。

基于改进的联邦UKF无人艇组合导航系统设计

针对无人艇在高海况下长航时,大幅度作业滤波精度较低的问题,提出一种基于联邦结构的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering,UKF)算法,将其应用于自主研制的无人艇组合导航系统中。建立系统误差方程和量测方程;引入渐消因子、基于量测值与预测量测值差值的可变因子和自适应最优信息分配因子对联邦UKF算法进行改进,保持信息的强跟踪特性和组合导航系统的信息融合精度,得到全局最优估计值。开展湖试试验,验证该组合导航系统的有效性,结果表明该系统实时性、稳定性好,抗干扰能力强,能有效提高导航精度。该方法不仅能为无人艇作业提供安全保障,而且可供其他组合导航系统设计参考。

GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法研究

随着微惯性导航系统技术的发展,越来越多的无人平台装备了GPS/INS组合导航终端并具备了一定的抗欺骗能力,但现有的卫星导航欺骗方法难以满足对欺骗目标任意方向的位置驱离需求。为解决这一问题,提出了一种GPS/INS组合导航终端的全向位置驱离算法,可用于对非法无人平台管控的场景。该方法以卫星欺骗信号的设计为突破口,首先分析了卫星导航欺骗对组合导航位置和状态参数的影响,接着将卫星导航欺骗对组合导航状态参数的影响量作为求取欺骗信号的约束条件,进而确定位置驱离所需卫星欺骗信号的欺骗量,接着利用确定的欺骗量建立全向位置驱离模型,最终利用建立的模型生成对应的欺骗信号实现对组合导航终端的全向位置驱离任务。试验验证了本文设计的算法能够实现对组合导航终端360°任意方向的位置驱离。

基于联邦滤波的仿生偏振组合导航系统滤波器设计

该文针对野外地面导航系统受到环境未知、多源干扰的问题,设计具有环境适应能力与抗干扰能力的仿生偏振组合导航系统。首先引入仿生偏振导航技术,组成无重置型联邦滤波结构的仿生偏振/MIMU/GPS组合导航系统,建立各子系统的干扰模型;其次,为提高系统对于动态未知环境的适用性与抗干扰性,利用联邦滤波器优越的容错能力,设计系统针对几种组合模式的智能切换方案,有效检测并隔离GPS干扰子系统,实现可用系统的重构。

嵌入式GPS/MIMU/磁罗盘组合导航系统

研制出基于FPGA和DSP的嵌入式GPS/MIMU/磁罗盘组合导航系统。该系统硬件由石英微机械陀螺仪、石英挠性加速度计、GPS接收机、数字磁罗盘和基于FPGA和DSP的高速导航计算机模块等组成。在该系统软件方面,采用圆锥误差补偿与划船误差补偿的现代捷联导航算法和含传感器噪声模型的18维扩展Kalman滤波器,并利用惯性传感器和MIMU导航信息对GPS和磁罗盘信号进行质量控制。经车载试验结果表明,该组合导航系统水平姿态误差小于0.2°,航向角误差小于0.3°,定位精度小于3m。

MINS/GPS一体化紧组合导航系统

采用基于MEMS技术的低成本IMU和GPS作为传感器,以DSP和FPGA分别作为计算和通信器件,实现一体化紧凑型的紧组合导航系统。除去外接天线,整个导航系统尺寸为12 cm×12 cm×11.6 cm。算法方面,采用扩展卡尔曼滤波器,以伪距、伪距率误差作为观测量进行实时滤波估算导航系统的状态量,进而修正系统误差。采用双子样优化的圆锥效应和划船效应补偿算法,实现100 Hz的导航数据输出。通过静态和跑车实验验证,该系统的静态水平定位误差为0.2 m(CEP),动态水平定位误差优于10 m(CEP),俯仰角和横滚角误差为0.3°,航向角误差为0.5°。

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。

基于H_∞滤波技术的GPS/INS全组合导航系统研究

本文根据 H∞ 鲁棒滤波理论 ,提出了基于 H∞ 滤波技术的 GPS/ INS全组合导航系统。该系统仅含有位置误差、速度误差和平台误差角 9维状态 ,并利用 GPS和 INS的位置、速度和姿态观测信息对全部状态进行观测 ,组成全松组合导航系统 ,由 H∞ 滤波来提高系统的鲁棒性。文中对提出的全组合系统进行了动态仿真 ,仿真结果表明 ,该系统结构简单 ,状态估计精度较高 ,系统鲁棒性好 ,便于工程实现 。

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。

GPS组合导航系统在车辆导航中的应用

ＧＰＳ组合导航系统在车辆导航中的应用房建成，万德钧（东南大学仪器科学与工程系，南京２１００１８）统计资料显示，公路堵塞造成的直接和间接的经济损失惊人，仅美、日、法三国每年的损失就超过１１０００亿法郎．德国交通部门统计，在全德国，每年因汽车司机行错路线...

车载GPSDR组合导航系统的研究

介绍了车载ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）ＤＲ（Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ） 组合导航系统的设计，在对ＧＰＳＤＲ组合导航系统中主要误差来源分析的基础上，建立了表示这些误差的数学模型．根据组合系统的数据融合原理，提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法．对车载ＧＰＳＤＲ组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明，该算法在提高ＧＰＳ定位精度的情况下，能很好地修正ＤＲ系统的积累误差，大大提高了组合系统的完整性。

MIMU/GPS组合导航系统小型化设计

为满足小型无人机、手持制导设备及无人探测车等对低成本轻重量导航系统需求,应用MEMS惯性测量单元和GPS接收机模块,完成MIMU/GPS组合导航系统小型化设计。组合导航计算模块基于DSP+FPGA+FLASH设计完成,实现多传感器通信、串并行数据转换及与上位机人机交互等功能。将计算模块、电源模块、MIMU及GPS接收机集成到嵌入式MIMU/GPS组合导航系统中,完成的系统直径80 mm,高度80 mm,质量不超过600 g。对集成后系统进行定点动姿态实验,结果表明:该组合导航系统定点位置测量精度在1 m以内,动姿态测量精度姿态角在0.1°以内,航向角在0.5°以内。

采用H_∞滤波器的GPS/INS全组合导航系统研究

根据 H∞ 鲁棒滤波理论 ,提出了基于 H∞ 滤波技术的 GPS/INS全组合导航系统。该系统仅含有位置误差、速度误差和平台误差角 9维状态 ,并利用位置、速度和载波相位观测信息对全部状态进行观测 ,组成全组合导航系统 ,由 H∞ 滤波来提高系统的鲁棒性。对提出的全组合系统进行了动态仿真 ,仿真结果表明 ,该系统结构简单 ,状态估计精度高 ,系统鲁棒性好 。

GPS/DR组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型的建立

建立了车载GPS／DR组合导航系统非线性自适应卡尔曼滤波模型及算法．首次提出了依据PDOP等GPS定位系统的输出参数，自动调整R，Q的大小，从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法，使得模型能够适应各种情况，具有“智能”模型的性质．计算机仿真表明应用该模型具有良好效果．

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

车载GPS/DR组合导航系统的研究及其滤波算法

给出了基于ＧＰＳ与ＤＲ组合的车辆导航系统的设计，建立了该系统的数学模型，利用卡尔曼滤波器对各子系统进行滤波处理，最后对系统进行信息综合及传感器误差校正．试验结果表明。