应用于城市环境的MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航抗差滤波器

为了提高MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航系统在城市区域中因为GPS信号短时中断或被干扰时的性能,提出了一种基于Kalman滤波的抗差滤波器模型-Kalman抗差滤波器。在Kalman抗差滤波流程中,构建了具有误差检测和分离功能的Kalman滤波器来应对包括伪距和伪距率等GPS测量的突发故障,通过自适应因子向量调整测量噪声获得高精度的导航解。在城市公路上开展了现场试验,对Kalman抗差滤波器的可用性进行了测试。相较于常规的Kalman滤波器,使用Kalman抗差滤波器的紧耦合组合导航系统水平位置误差下降超过30%,高程位置误差的降低大约50%,速度误差下降了17.5%。Kalman抗差滤波器能够有效的降低城市区域中MEMS-INS/GPS紧耦合组合导航系统的导航解误差。

INS/GPS紧耦合系统自适应跟踪环路带宽设计

在INS/GPS紧耦合系统中,通过把惯导系统的位置、速度等估计值反馈到GPS的跟踪环,使环路带宽可以变窄,以明显改善GPS的抗干扰能力。在这种组合系统中,跟踪误差是由环路带宽内中的干扰噪声、振荡器相位噪声引起,此外还有惯性传感器的误差引起的跟踪误差。文中提出了按照GPS信号的载噪比自适应地调节GPS的环路带宽的方案,这将使GPS接收机在任何条件下包括存在干扰时保持最佳状态。分析和仿真计算说明,与采用固定带宽时相比,自适应带宽的紧耦合系统具有更高的抗干扰能力和对卫星信号的跟踪精度。

SINS/GPS紧耦合与松耦合组合导航系统分析

SINS/GPS紧耦合组合导航系统相对于松耦合系统在结构上的改进,使得两种系统在建立数学模型时测量方程完全不同,这将影响导航精度。对基于速度和位置的松耦合测量方程与基于伪距和伪距率的紧耦合测量方程进行分析建模,并仿真对比了不同模型下系统的导航定位精度。

INS/GPS超紧耦合技术研究现状及展望

介绍了INS/GPS组合中松耦合、紧耦合与超紧耦合方式的技术特点,综述了国外INS/GPS超紧耦合技术的发展现状及当前超紧耦合技术应用的相关产品,并展望了超紧耦合技术未来发展方向。

紧耦合GPS/INS组合导航能力的分析

将GPS的长期高精度与惯性导航(INS)的短期高精度结合,构成GPS/INS组合导航系统是目前大型舰船、潜艇、飞机、导弹等导航技术发展的方向。该文主要根据紧耦合GPS/INS组合导航的机理,分析其导航能力。

GPS/INS超紧致耦合压制干扰能力分析

采用带限高斯噪声和同速率伪码相关信号对全球定位系统(GPS)/惯导系统(INS)超紧致耦合导航系统GPS军码接收机实施压制干扰。通过分析GPS P(Y)码和M码信号功率谱变化特点,对以上两种压制干扰进行信号参数的优化确定,进而计算出参数优化后的干扰信号造成GPS/INS超紧致耦合GPS军码接收机载波环路失锁时射频前端处所需的最小干扰功率。考虑干扰信号入射角与接收天线增益的关系,仿真得到不同高度干扰源发射功率与有效干扰距离的关系曲线。根据要地目标的防护需求,对不同制导武器所需的连续压制干扰作用距离进行定量分析,并在此基础上对沿来袭制导武器航路附近部署的多干扰源位置坐标和数量设置问题完成建模求解。

深紧耦合GPS/INS组合模式及其特性研究

根据深紧耦合GPS/INS组合模式的基本构成,分析接收机信号搜索与跟踪、动态适应性等技术,仿真研究深紧耦合GPS/INS组合模式特性,并探讨深紧耦合组合过程中注意的几个技术问题。

GPS／INS超紧耦合技术研究现状及展望

描述并区别了GPS／INS超紧耦合技术的与其他耦合技术，综述了国内外GPS／1NS超紧耦合技术的发展现状及当前超紧耦合技术应用的相关产品，并对超紧耦合技术研究内容和方向进行了展望。

基于GPS/INS紧耦合的神经网络辅助滤波算法

以GPS/INS紧耦合组合导航系统为研究对象,设计了一种GPS/INS自适应滤波算法。针对扩辰Kalman滤波存在的对模型较大的系统误差估计性能较差和系统估计精度不高等问题,采用RBF神经网络辅助EKF导航滤波器,实现自适应的导航参数解算仿真结果表明。

SPKF滤波算法在紧耦合GPS/INS组合导航系统中的应用

根据SPKF滤波理论,建立捷联惯导系统在地理坐标系中的误差方程和GPS导航定位的误差模型,设计了GPS/INS的SPKF滤波器。该系统中含有位置误差、速度误差、平台误差角、陀螺漂移、加速度计偏差等17维状态。利用伪距、伪距率的观测信息对全部状态进行观测。对组合导航系统进行了动态仿真,仿真结果表明系统估计状态的导航精度高,系统的鲁棒性好。

城市环境下BDS+GPS RTK+INS紧组合算法性能分析

城市环境下运动载体接收的GNSS信号会被频繁地干扰和遮挡,GNSS RTK独立工作模式难以连续且可靠地固定模糊度以满足厘米级高精度定位需求。为此,本文设计了一套基于集中式卡尔曼滤波的BDS+GPS RTK紧组合算法,给出了其动力学模型、观测模型和算法架构流程。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析了BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下RTK及RTK+INS紧组合的定位性能。试验结果表明,BDS+GPS双系统大大增加了可见卫星数,提高了城市环境下GNSS动态精密定位的可用性和精度;相对于GNSS RTK,紧组合极大地提高了精密定位的可靠性和可用性。

GPS/INS紧组合的INS辅助周跳探测与修复

建立了GPS/INS紧组合定位模型,改正惯性器件误差及电离层折射误差,对不同组合观测量的误差影响进行了分析,构造不同观测值组合,提出了基于惯性信息辅助的GPS周跳自适应探测方法,分析了INS定位误差对周跳探测的影响,给出了周跳探测误报率及修复成功率评价指标,提出了一种周跳检测阈值自适应确定方法。利用实测组合导航试验数据验证本文的算法,文中模拟了不同的单历元多周跳及信号失锁条件,结果表明,在GPS信号完全失锁20s内,该方法能准确检测和修复所有周跳,中断时间的延长降低了周跳修复的成功率;GPS信号部分失锁时,在模拟的90s中断时段内仍能修复所有周跳;模拟了170历元的5s间隔密集周跳,周跳探测成功率为100%,正确修复率为99.41%。

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。

简化平方根容积卡尔曼滤波的INS/GPS紧组合算法

针对INS/GPS紧组合导航系统非线性模型解算的实时性问题,提出了一种用简化平方根容积卡尔曼滤波算法(RSCKF)提高紧组合导航系统运算速度的方法,它是在时间更新环节将平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)简化,简化后直接用状态转移矩阵求取状态一步预测和预测协方差矩阵,避免了原算法中采用求容积点近似计算的复杂过程。仿真实验将RSCKF算法与SCKF滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的结果对比。结果表明,RSCKF,SCKF两种算法的估计精度要明显高于EKF算法,而且在保证估计精度相当的情况下,RSCKF算法可大大降低系统运算量。

GPS/INS超紧组合系统综述

介绍了GPS/INS超紧组合系统的概念,按照结构与信息处理方式的不同将超紧组合系统分为INS辅助GPS超紧组合、相关深组合和非相关深组合三种模式,在给出不同模式超紧组合系统结构的基础上对比分析了各自的特点,综述了GPS/INS超紧组合系统的国内外发展现状,指出超紧组合系统的关键技术与未来的发展方向。

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数<4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数<4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。

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。

星间差伪距/伪距率BDS/GPS/INS紧组合系统

针对GPS/INS紧组合定位定姿中GPS单模系统抗干扰性差和安全性低的问题,提出在不改变GPS/INS组合定位方程的前提下,利用BDS/GPS/INS多模组合的方式提高系统的可用观测量,使用星间差分的方式消除接收机钟差、钟差漂移等效距离误差的方法,不仅可以省去对上述误差进行建模,还能有效增加组合滤波器的稳定性,提高组合系统连续工作的能力。然后根据已有BDS/GPS单点定位测速理论,推导出星间差伪距/伪距率实时紧组合量测更新方程。实验结果表明,此方法能够较好提高组合系统的稳定性和持续工作能力。

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。