MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计

一般的Kalman滤波器要求有准确的动态和统计模型,而低成本的MEMS-IMU性能随着温度急剧变化,故在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中使用一般的Kalman滤波器存在很多的局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高了MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能;采用所提出的算法,MEMS-IMU/GPS组合导航系统的短时间静态位置精度小于5m(标准差),速度精度小于0.1m/s(标准差),姿态角精度小于0.5°(标准差)。

MEMS-IMU/GPS组合导航系统中坐标系统一的方法研究

针对MEMS-IMU/GPS组合导航系统数据融合时坐标系不统一的问题,提出了一种由GPS坐标系(WGS-84坐标系)到惯性坐标系(当地水平游移坐标系)的转换方法。该方法在由GPS坐标系转换到西北天惯性坐标系的基础上,计算与西向的游移偏航角,最终完成坐标系的统一。经实际的跑车实验验证,由GPS信息转换到惯性坐标系下的偏航角与惯性偏航角偏差小于1°,精确的实现两坐标系的统一,在实际的工程应用中具有一定的参考价值。

GPS与MEMS-IMU组合导航技术发展现状

介绍了硅微惯性测量单元(MEMS-IMU)的发展和应用情况,针对目前低成本、小型化的应用要求,分析了GPS和MEMS-IMU各自的优缺点和进行组合导航的可行性。提出了GPS与MEMS-IMU的组合模式,并介绍了组合导航计算机的工作原理和组合导航系统所涉及的关键技术。

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。

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。

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。

SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了SINS/GPS/CNS组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将GPS定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进。计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较SINS/GPS组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级。仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值。

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．

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°。

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。

激光陀螺SINS/GPS组合导航车载试验系统

SINS GPS组合导航系统已经应用于许多不同的领域。介绍一种已经进入试验阶段的低成本激光陀螺SINS GPS组合导航系统。根据系统的硬件结构,设计实现了与实际系统相匹配的组合导航滤波器,根据车载试验的结果,着重分析了系统车载试验中不同导航模式对系统性能的影响,最后给出了一些有益的结论。

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 。

GPS/DR/MM组合导航中的车辆定位精度研究

本文介绍了GPS/DR/MM的工作模式和地图匹配的原则和方法,探讨了将车辆位置匹配到路段上的两种方法,即利用地图数据库或GPS点直接向路段投影。本文从理论角度提出提高车辆路段定位精度的方法,并利用公式进行了推导证明。推导结果表明,利用上述两种方法对车辆位置进行最佳估计,所获得的车辆位置的不确定性大大降低,为组合导航提供了理论依据。

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。

车载GPS/北斗/DR组合导航系统研究

针对移动车辆的定位与导航问题,研究了GPS/北斗/DR组合导航算法。文中采用坐标系变换及增加状态变量法对不同卫星星座进行了时空统一,并在此基础上研究了GPS/北斗卫星组合导航算法;为了克服卫星定位存在的不连续性问题,提出了GPS/北斗卫星导航系统与低成本的航位推算系统组合导航方案,设计了GPS/北斗/DR组合导航滤波器。通过跑车试验和算法仿真验证,结果表明GPS/北斗/DR组合导航系统能够有效改善卫星定位时信号的遮挡问题,平滑行车轨迹,提高导航定位精度。

一种自适应联合卡尔曼滤波器及其在车载GPS/DR组合导航系统中的应用研究

—本文设计了实现车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统最优综合的联合卡尔曼滤波器，并给出了滤波算法。提出了一种自适应联合卡尔曼滤波器结构及其算法，并应用于ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的最优综合校正中。理论分析及计算机仿真结果均表明，应用该自适应联合卡尔曼滤波器可大大提高车载ＧＰＳ／ＤＲ组合导航系统的定位精度及容错能力。

GPS/INS组合导航系统数据同步处理方法研究

论述了GPS/INS组合导航系统中的数据同步问题,提出了一种完全利用软件编程的数据实时同步的方法。实验结果表明,这种方法不需借助硬件电路,能较好地消除由GPS接收机和INS(惯性导航系统)之间数据不同步所引起的误差对组合系统导航精度的影响。

自适应UKF算法及其在GPS/INS组合导航中的应用

提出了一种自适应无迹Kalman滤波(UKF)算法.针对UKF受初始值误差和动力学模型异常扰动误差影响的问题,将自适应估计原理引入到UKF算法,将动力学模型信息对导航解的贡献进行合理调整.计算结果表明,在GPS/INS松组合导航系统数据处理时,UKF算法略优于扩展Kalman滤波(EKF),自适应UKF算法优于自适应EKF算法,自适应UKF算法能够很好地抑制动力学模型误差对导航解的影响,进一步提高导航解的精度和可靠性.

GPS/INS 组合导航系统降阶滤波器设计

本文研究了某型号飞机上ＧＰＳ／平台惯性组合导航系统中降阶卡尔曼滤波的设计方法。文中提出了一种降阶滤波器结构，并讨论了模型误差的伪随机噪声补偿方法。采用蒙特——卡洛分析法对降阶滤波器的实际误差进行了数字仿真，结果表明：本文提出的这种降阶滤波器能保证组合系统的导航精度。