GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂 ,给噪声统计特性的准确描述带来困难 ,这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析 ,在此基础上 ,给出了基于滤波收敛性判据 ,结合 Sage-Husa自适应滤波和强跟踪 Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以 GPS/ INS组合导航系统为例进行了计算机仿真 ,结果表明 :该算法可有效抑制滤波发散 。

基于变长扫描模型的故障检测方法及其在GPS/INS组合导航系统中的应用

提出了一种基于变长扫描模型的故障检测方法.该方法对待检测的时间序列数据进行差减操作求得相应的差减序列.由于跳跃点会影响两个相邻差减序列的统计特性,因此通过当前差减序列来估计即将来临的下一时刻的取值区间,进而判断下一时刻是否是跳跃点,从而实现故障检测.考虑算法的时间复杂度,设计了扫描窗口的变长机制,以在检测精度和检测速度上寻求平衡.通过仿真实验讨论了置信度和扫描窗口长度的取值问题.最后将该故障检测算法应用到GPS/INS组合导航系统中.试验表明,该故障诊断方法能够有效地检测出数据中的跳跃点,提高了滤波器的精度.

INS/GPS组合导航系统的数据同步技术研究

指出在组合导航系统进行有效的信息融合之前,对来自不同导航传感器的数据进行同步化处理是非常重要的前提。对INS (惯性导航系统)和GPS构成的组合系统中的数据同步技术进行研究,提出了一种以GPS接收机输出的1PPS(每秒一个脉冲)作为参考时标,软硬件相结合的实时数据同步方法。实验结果表明:该方法能保证数据在融合点上准确同步。

适合于航空应用的INS/CNS/Doppler组合导航系统研究

针对无阻尼惯导系统的误差特点,设计了适合航空应用的惯性(INS)/天文(CNS)/Doppler组合导航系统,建立了该组合导航系统卡尔曼滤波模型。仿真试验表明,该组合导航系统能为飞行体提供精确的导航信息。

INS／SAR组合导航系统中的误差修正方法

—本文介绍了ＩＮＳ／ＳＡＲ（合成孔径雷达）组合导航系统中的误差修正原理和方法，描述了如何获得观测量和构造ＩＮＳ／ＳＡＲ组合滤波器。给出的仿真结果证明，这种修正方法能大大提高导航精度，并且具有很强的初始捕获和对准能力。

INS/GPS姿态组合导航系统卡尔曼滤波器设计

在建立用于卡尔曼滤波的INS和GPS姿态误差模型基础上,给出INS/GPS姿态组合系统的误差方程和量测方程,仿真结果表明:在通常的利用位置和速度作为观测量的INS/GPS组合导航系统中,加入GPS姿态观测量后,INS的位置误差、速度精度及姿态精度都得到较大提高,同时INS元件误差也能得到较好的估计。

基于UKF的INS/GPS组合导航系统仿真

通过Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,研究INS/GPS紧耦合组合导航系统中滤波算法的问题,避免了对非线性的系统方程进行线性化。同时将自适应原理引入UKF,给出了一种自适应UKF算法。将EKF、UKF和自适应UKF分别应用到INS/GPS组合导航系统的滤波中。仿真结果表明,相比UKF算法,自适应UKF算法进一步提高导航解的精度和收敛速度,同时系统的鲁棒性也得到了提高。

多传感器多尺度融合估计在组合导航系统中的应用

基于某一给定尺度上的动态系统和不同尺度上的观测系统建立了多传感器的多尺度融合估计模型及算法,并将此算法应用于GPS/INS 组合导航系统中,获得了比仅在单一尺度上进行估计更好的结果,有效地提高了组合导航系统的精度。

基于博弈论的鲁棒滤波器应用于GPS/INS组合系统的设计研究

考虑了组合导航系统中的不确定噪声问题;根据博弈理论与最优控制理论,提出一种能够在具有不确定噪声干扰中最小化滤波误差的极小极大值鲁棒滤波器。通过设计一种高动态的飞行轨迹进行仿真研究,发现在不确定噪声干扰下该算法具有比标准卡尔曼滤波器更高的精度。

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确,或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用。提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵。调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散;并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。

基于抗差估计改进的GNSS/INS组合导航完好性监测方法

在卫星/惯性(GNSS/INS)组合导航系统中,针对基于残差检测的完好性监测算法对于缓变误差检测效果不佳,以及自主完好性监测外推(AIME)法存在检测时延的缺陷,提出了一种基于抗差估计改进的完好性监测方法。该方法在AIME法的基础上,通过定义标准化残差,引入三段权函数抗差估计对AIME法进行改进,并设计了一种调节准则,实现在不同情况下采用不同的检测方式。最后通过搭建仿真平台对所提方法进行验证,仿真结果表明,该方法可有效降低组合导航系统完好性监测的误警率和告警时间,提高卡尔曼滤波估计精度和组合导航系统对缓变误差的检测性能。

顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法

为解决不同GNSS间信号差异引起的多GNSS RTK/INS紧组合导航应用中卫星系统间模糊度固定失败的问题,本文提出顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航方法,以进一步发挥多GNSS在复杂环境下的互补性和灵活性。本文推导了顾及ISB/IFB的多GNSS RTK/INS紧组合导航观测方程,给出了综合利用抗差估计方法和粒子群优化的ISB/IFB参数估计方法。试验结果表明,顾及ISB/IFB参数可以在一定程度上提高卫星系统间模糊度固定成功率;结合抗差估计方法提高卡尔曼状态估计浮点解精度,可显著提高多GNSS RTK/INS紧组合导航系统在复杂环境下的系统间模糊度固定成功率与导航精度。

自适应融合滤波算法及其在INS/GPS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)在系统模型不确定时存在鲁棒性差、精度低的问题,设计了一种基于交互式多模型(IMM)的自适应融合滤波(AFF)算法。IMM-AFF算法采用两个模型来描述系统结构,且与每个模型相对应的Sage-Husa滤波器和强跟踪滤波器(STF)独立并行工作,系统的状态估计则是两种滤波器估计的模型概率加权融合。IMM-AFF算法兼具Sage-Husa滤波器状态估计精度高和STF对系统模型不确定具有强鲁棒性的优点,克服了两种滤波器各自单独使用时的缺点。将IMM-AFF算法应用于INS/GPS组合导航系统的仿真结果表明,IMM-AFF算法的滤波精度和鲁棒性均明显优于目前工程应用中的EKF,特别是大大提高了INS/GPS系统的定位精度。

车载GPS/INS组合定位研究

GPS定位数据更新率低,动态特性差,在遮蔽区域搜星数少,定位精度大大下降,产生的噪声较大,但不会随着时间的推移而累加。INS惯性导航系统定位误差随着工作的时间的延长逐渐累积,但INS系统不需要通过外界传来的信号就可进行导航,安全程度较高。在无人驾驶领域,对精度和稳定性的高要求,使得GPS和INS组合导航的研究成为研究的热点。本文简单介绍了惯性导航系统与GPS的基本原理,对两系统的特性进行了探讨。实现了一种基于紧组合模式的GPS/INS组合导航系统(马云峰,MSINS/GPS组合导航系统及其数据融合技术研究:东南大学精密仪器及机械,2006),介绍了其硬件平台实现方案及软件实现过程,并对其性能进行测试与验证。

基于GPS/INS的影像实时定位与误差分析

遥感影像目标实时定位的关键是外方位元素的实时获取,在航空遥感平台上加载GPS/INS组合导航系统能够满足这一需求。文中首先给出了基于GPS/INS系统的目标直接定位方法;然后从摄影测量的角度,重点推导了影像内外方位元素对目标定位的误差传递公式;并运用实例验证了公式的有效性。

一种基于INS的攻角和侧滑角测量算法

以飞航导弹武器系统为应用背景,提出了一种基于惯性导航系统(INS)的攻角和侧滑角测量算法,能够在不增加弹上传感器设备和不改变弹体结构的条件下实时估算出攻角和侧滑角.为了实现该算法,建立了大气边界层内风速的仿真模型,研究了风速的实时估算算法以及一种基于INS/GPS组合导航系统的简化Sage-Husa自适应滤波算法.理论分析和仿真结果表明,该算法具有较高的精度、良好的实时性和稳定性.

一种城轨列车自动报站系统设计

针对南京地铁1号线,设计一种基于单片机的列车自动报站系统,通过CAN总线连接。该设计不影响列车车厢总线,对现有的列车报站系统进行了补充,硬件设计简单,成本低廉,经试验验证,可以满足目前使用精度要求。

航位推算法在导航定位中的仿真研究

航位推算(DR)法最初用于船舶的航行定位中,所使用的加速度计、磁罗盘、陀螺仪成本高.尺寸大。而随着微机电系统技术的发展,加速度计、数字罗盘、陀螺仪尺寸、重量、成本都大大降低,使得其可以在行人导航中得以应用。针对DR算法的原理,利用GPS/INS紧密组合导航系统INS 1200进行导航实验,采集实时数据,利用DR算法以及坐标转换算法对实验数据进行处理,通过MATLAB软件模拟了经过坐标变换后的定位图。仿真结果表明,DR算法在短时间内有较高的导航精度,对短时间导航有较大意义。

DVL辅助的无人水下航行器回溯式无纬度运动对准方法

针对无人水下航行器需要精确的姿态信息而位置信息无法获得或无需提供的应用场景,提出一种多普勒测速仪(DVL)速度辅助的无纬度回溯运动对准方法。在粗对准阶段,通过对惯性系视速度矢量拟合粗略估计惯性导航系统(INS)的姿态矩阵和纬度信息,并完成惯性传感器数据的抽取和存储;在精对准阶段,重复利用粗对准阶段的存储数据完成INS/DVL卡尔曼滤波精对准。采用数据压缩存储和正向回溯导航技术,减小了存储空间和计算量,等效缩短了对准时间。船载实验表明,算法可在初始纬度未知条件下10min完成行进间对准,航向精度达0.085°,与纬度已知的传统对准方法精度相当。

无人机载线阵摆扫CCD影像几何校正

充分利用无人机载GPS/INS组合导航系统提供的导航遥测数据,首先分析线阵CCD传感器摆扫成像的基础原理和成像特点,并建立严格的成像模型;然后提出线阵摆扫CCD影像严格几何校正的详细算法和流程;最后进行多组实验证实成像模型和几何校正算法的正确性和准确性。实验结果证实采用文中的成像模型和几何校正流程,可获得正确、高精度地理编码的线阵摆扫CCD正射影像。