基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波(extenthed Kalman filter,EKF)算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscentedKalman filter,SRUKF)算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。

改进自适应Kalman滤波的SINS/GPS紧组合导航

当系统噪声和量测噪声统计特性不明确时,基于新息的自适应滤波对两种噪声进行估计时存在相关性,与实际情况不符而影响滤波精度。针对这种情况,提出改进的自适应滤波算法。首先建立了SINS/GPS紧组合导航系统空间方程;然后介绍了自适应卡尔曼滤波原理,指出了此算法对两种噪声估计出现相关性的原因,在此基础上提出了改进的自适应卡尔曼滤波算法,改进算法对系统噪声和量测噪声同时进行在线估计,解决了原算法存在的不足;通过半实物仿真实验可以看出,在系统噪声和量测噪声不明确时改进算法的估计精度,与原有算法在系统噪声和量测噪声已知时的估计精度相当,充分说明了改进算法的实用性。

空空导弹SINS/GPS紧组合导航系统仿真

为了满足空空导弹远程发射要求,采用基于伪距、伪距率的SINS/GPS组合导航系统作为空空导弹的中制导。建立了惯性器件和GPS的误差模型,设计了Kalman组合滤波器,用MATLAB软件对紧组合系统进行了仿真研究。仿真结果表明,紧组合导航系统导航精度满足空空导弹中制导设计要求。

INS/GPS紧组合系统PLL最优带宽的选取

在INS/GPS紧组合系统中,通过INS提供的多普勒辅助信息可以消除GPS跟踪环路的动态性,同时降低环路带宽来抑制热噪声的影响,从而提高GPS系统的抗干扰能力。环路带宽是跟踪环路的一个重要参数,不能任意选取,当GPS跟踪环路设置为最优带宽时,系统性能将达到最优状态。为了保持系统性能最优,首先对影响最优带宽的各个误差源进行分析,提出了易于实现的迭代最优带宽算法,最后进行了仿真实验验证,结果表明在相同动态下采用最优带宽比固定带宽的系统具有更高的抗干扰能力和更强的跟踪锁定性能。

改进抗差Kalman滤波的INS/GPS紧组合导航算法

现有的抗差卡尔曼滤波基于对位置信息的检验给出等价权,会导致当GPS可观测卫星在4颗以下时,基于抗差卡尔曼滤波算法的INS/GPS紧组合导航算法退化为纯惯性导航,针对这一问题,提出了改进的抗差卡尔曼滤波算法.首先介绍了INS/GPS组合导航模式,并且建立了紧组合导航模式下的状态空间方程;然后分析了GPS可观测卫星在4颗以下时,抗差卡尔曼滤波导航精度差的根源,在此基础上提出了改进的抗差卡尔曼滤波算法,改进的算法基于原始测量信息给出等价权,因此无需可观测卫星在4颗以上;实验结果表明,改进的抗差卡尔曼滤波克服了抗差卡尔曼滤波的缺陷,在导航精度上有很大提高.

基于可观性因子的MINS/GPS紧组合导航系统设计

MINS/GPS紧组合导航系统设计最重要的是系统结构的设计,而系统结构与系统可观性有关,系统可观性越高,精度越高,则系统结构最优。因此实现紧组合导航系统的最优设计的关键是对系统的可观性进行分析。文中在比较了现有的可观性分析方法的基础之上,介绍了判断系统可观性的新方法,即可观性因子法,并利用可观性因子对系统结构进行分析,为系统简化提供理论依据。

GPS/INS紧组合导航姿态计算方法选取分析

基于GPS/INS紧组合模式,研究了方向余弦算法和四元数算法的解算过程,并通过模拟数据试验,分析了它们在姿态解算过程中对姿态漂移误差的影响。通过对比可以得出,四元数法在相同模拟环境和相同解算阶数下,其姿态解算精度要优于方向余弦算法,且所用参数和约束方程均少于方向余弦算法。

卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。

GPS/INS超紧组合系统载波相位跟踪误差研究

载波跟踪环(PLL)设计是GPS接收机设计中的关键问题,PLL的相位误差源包括相位抖动和动态应力误差.随着接收机工作平台动态性的增加,较大的动态应力误差将导致环路失锁.为适应高动态环境,GPS接收机通常采取INS辅助GPS跟踪环路的超紧组合方式来降低动态应力误差.组合系统提供的外界辅助信息不可能完全精确,所以跟踪环路在减小动态应力误差时,也会引入其他测量误差源.对GPS/INS超紧组合系统PLL跟踪误差进行了详细推导并且得出两个解析公式.仿真结果表明,对超紧组合系统的PLL跟踪误差公式推导是准确的,为PLL环路参数的最优设计提供理论参考.

基于自适应航迹融合算法的GPS/SINS紧组合导航系统研究(英文)

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案。设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹。数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力。

GPS/INS组合导航缺星情况下的卡尔曼滤波改进算法

针对GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统在卫星信号缺失情况下导航精度降低,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)应用中存在模型误差和计算误差的问题,提出了适用于该背景下的强跟踪均方根容积卡尔曼滤波(Square-Root CKF)算法。该算法通过人为地相对突出滤波过程中新数据的作用,提高了算法在模型不确定时的鲁棒性;均方根策略保证了协方差阵的正定性和对称性。仿真实验表明,改进的算法能够提高导航精度,在卫星信号缺失情况下其效能发挥地更好,提高了组合导航适应复杂环境的能力。

GPS软件接收机原理样机设计与实现

为了满足GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)超紧组合导航系统研究的需要,克服硬件接收机参数固定,适应性差的弱点,设计了一种参数可调、灵活控制的GPS软件接收机.采用GPS L1频率的中频采样信号,运用FFT(Fast Fourier Trans-form)频域捕获算法和锁相环与锁频环相互辅助的载波环路,实现了信号捕获、码环和载波环路跟踪、导航电文提取与解码、伪距及导航定位解算,并与NovAtel公司的FlexPax型硬件接收机进行了比较.跑车测试结果表明,该GPS软件接收机捕获迅速、跟踪准确,导航定位精度小于10 m,动态抗干扰能力明显优于一般GPS硬件接收机,适合于GPS/INS超紧组合导航系统的应用.

利用部分状态不符值构造的自适应因子在GPS/INS紧组合导航中的应用

提出了一种通过部分状态不符值来构造自适应因子的方法。实测算例结果表明,当观测无异常时,由预测残差构造的自适应因子和由部分状态不符值构造的自适应因子都能够较好地抑制动态模型误差的影响,相比于标准Kalman滤波精度都有所提高,并且这两种自适应滤波的精度相当;但是当观测存在异常时,由预测残差构造的自适应因子不能分辨模型误差和观测误差,而由部分状态不符值构造的自适应因子能够抵制观测异常的影响,因此,滤波结果优于由预测残差构造的自适应因子的滤波结果。

一种低动态高抖动环境下的GPS/INS紧组合方法

针对低动态高抖动环境下,影响GPS/INS紧组合精度的重要因素——惯性测量单元(IMU)数据中的噪声,该文提出利用小波降噪方法分离IMU数据中的噪声和有用信号以提高GPS/INS紧组合的精度。首先对IMU数据进行小波分解后得到的高频系数进行阈值量化处理,然后将GPS观测数据与降噪后的IMU数据进行GPS/INS紧组合解算,最终得到载体的导航信息。实例结果表明,该方法可以大幅提升GPS/INS紧组合的精度和稳定可靠性。

MEMS在卫星导航完好性检测中的应用

本文提出一种惯导系统辅助卫星导航完好性检测的方法,该方法采用卫星导航/惯导紧组合工作模式,利用组合滤波器残差来构造检验统计量进行完好性检测。同时在卡尔曼滤波器有效残差检验的基础上,增加速度检测模块对完好性检测进行改进。改进后的方法能够提高卫星导航系统对渐变误差等多种误差的检测能力,并通过仿真验证了改进方法在卫星导航完好性检测方面的性能提升效果。