水下SINS/DVL组合导航误差抑制综述

为实现水下潜航器高精度长航时航行,基于SINS/DVL组合导航的误差抑制和校正技术是关键。对于DVL数据失效情况,介绍了不同的替代方法。比较了SINS/DVL组合数据融合常见滤波算法;从长航时导航误差抑制和校正角度,叙述了阻尼算法、地形辅助校正、重力匹配辅助定位、长基线系统辅助定位和重力扰动补偿等方法。可为水下潜航器SINS/DVL组合长航时导航误差抑制提供参考。

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题,设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题,提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明,基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波,在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力,导航性能提高显著,实现高精度的组合导航,具有一定的研究与参考价值。

SINS/DVL组合导航在海底挖沟机施工中的应用探索

针对难以精确监测海底挖沟机工作状态的问题,依据捷联惯性导航系统SINS(Strapdown inertial navigation system)以及DVL(Doppler log)水下组合导航技术的原理,建立组合导航模型以及误差模型,根据施工特点设置挖沟施工作业路线,依照挖沟机实际作业状态设置运动参数,并进行仿真实验,验证SINS/DVL技术在海底挖沟机管道铺设作业中的监测能力.结果表明,在铺设海底管道时,SINS/DVL组合导航系统可以实时获取海底挖沟机的工作数据,测量高精度的经纬位置、速度、姿态数据:经、纬度误差控制在±0.02°范围内;速度误差在-0.05~0.10 m/s范围内;俯仰角误差为±0.20°,横滚角误差为±0.20°,航向角误差为±1.00°.

大航程AUV SINS/DVL组合导航定位精度研究

为了进一步提高AUV的导航定位精度,研究SINS/DVL组合导航系统在大航程AUV上的应用。首先,建立其误差分析模型;然后,提出使用常规kalman滤波方程计算误差的思想;最后,在系统噪声与观测噪声已知的情况下,应用常规kalman滤波算法进行仿真分析。结果表明,该滤波存在明显发散,导致误差方差阵失去非负定性,影响滤波增值。

水下SINS/DVL组合导航技术综述

基于捷联惯性导航系统(SINS)与多普勒计程仪(DVL)相结合的组合导航技术近年来在自主水下航行器(AUV)导航上得到了广泛应用。文中简要介绍了水下SINS/DVL组合导航的基本原理、耦合方式和系统应用研究现状;详细论述了数据融合处理技术、标定技术和DVL数据失效处理技术等3个关键技术及其研究现状;最后,探讨了水下SINS/DVL组合导航技术的发展趋势及其将要面临的技术问题。文中的研究可为水下高精度组合导航研究提供参考。

基于变结构多模型的SINS/DVL组合导航算法

对于无人水下航行器来说,SINS/DVL组合导航是其主要导航方式,由于DVL自身作用距离的限制,虽然它可以在水跟踪模式下工作,但洋流速度作为其测量误差会导致SINS/DVL组合导航性能下降甚至失败。针对上述问题,基于有向图切换方法,设置洋流速度模型群,利用所设置的模型群切换策略对子模型群进行激活和终止,通过变结构多模型滤波算法对不确定性洋流速度进行实时估计,进而消除洋流速度对SINS/DVL组合导航的影响。对所提出的算法进行了仿真,仿真结果表明变结构多模型算法与传统的交互式多模型算法相比,不仅减少了计算量(运行时间缩短了接近35%),提高了效费比,同时也提高了组合导航系统的精度,可以为高精度的组合导航系统提供参考。

基于波束域信息的SINS/DVL组合导航算法

针对水下环境影响导致DVL回波个数小于4,常规惯性/DVL组合导航无法进行,对DVL的回波信息利用不充分的问题,提出了一种基于波束域信息的SINS/DVL组合导航方法。直接将DVL测量的波束域信息与惯导系统速度转化得到的频移差值作为观测量,考虑惯导以及DVL的多项误差,建立基于频移观测量的卡尔曼滤波模型,实现对惯导系统误差和DVL误差估计与修正。数学仿真及试验结果表明:所提方法与基于速度匹配的算法相比,组合导航定位精度提高30%以上,多普勒信息的利用率以及对水下复杂环境的适应性均有显著提升。

融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航定位算法分析

针对5G定位和捷联惯性导航单一定位方式的可靠性和定位精度较差的问题,本文以扩展卡尔曼滤波为基础,提出了融合5G信号到达时间和信号离开角的5G/SINS紧组合导航算法。该算法首先利用惯性传感器输出信息解算用户的位置、速度和姿态,在此基础上利用已知的基站坐标反算出一组虚拟的5G观测值,然后使用该观测值和实际的5G测量值建立统一的观测方程进行滤波解算。仿真试验结果表明,5G/SINS紧组合的定位成功率可达99%以上,且能够有效改善惯导航位推算的发散问题,其定位精度相比单纯的5G定位有了大幅提高,相比5G/SINS松组合受基站数量和基站几何分布的影响较小。融合TOA/AOD的5G/SINS紧组合导航的定位结果有超过99%的历元在3 m以内。在5G观测值中存在系统误差时,5G/SINS紧组合的定位表现优于5G定位和5G/SINS松组合导航。

基于SINS/DVL/GPS的AUV组合导航标定方法的研究及其误差分析

为了进一步提高自主水下航行器(AUV)捷联惯导(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航定位精度,需要准确标定出SINS与DVL之间的安装误差角以及DVL的刻度系数。论文系统的介绍了组合导航系统的标定方法和流程,最后分析了组合导航系统的误差来源。

基于自适应滤波的水下SINS/相控阵DVL组合导航算法设计

针对远程自主水下航行器的远程性和自主性,加之水下环境复杂,其导航和定位的精度很难保证的特点,设计一种基于相控阵DVL的自适应滤波的SINS/DVL组合导航算法。基于相控阵DVL特点,推导了速度观测方程,并对降维滤波器进行了设计和时空误差进行修正。采用50型激光陀螺研制出工程样机,并进行了河试试验和海试试验,试验结果表明采用自适应滤波算法能够进一步提高SINS/DVL自主导航的精度,并且SINS/DVL自主导航精度优于2‰D(D为航程),为远程水下航行器提供一种自主好、精度高、价格适中的导航手段。

SINS/GPS/DVL组合导航系统的容错研究

结合SINS/GPS/DVL组合导航系统各子系统的特点,提出了一种新的容错设计方案。此方案采用并列运行的滤波器族结构,该结构可以提供不受污染的最优解,且具有容错性好和系统输出数据热备份等优点。仿真结果表明,此方案既可有效地监测和隔离系统故障,同时保证了系统的精度。

SVR辅助SINS-DVL的水下机器人组合导航方法

多普勒计程仪(DVL)在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR回归方法,对DVL的数据进行预测。根据水下机器人的速度变化率和加速度变化率调节训练集大小。把捷联惯导(SINS)的东向和北向速度作为输入,DVL东向和北向速度作为输出对模型进行训练。根据SINS的数据输出频率,选取合适的预测数据输出频率进行仿真。仿真发现算法有效地提高了SINS/DVL组合导航的精度,并在DVL数据无效时,有效地抑制误差,提高导航系统的稳定性。

一种基于集中滤波的SINS/DVL/USBL水下组合导航算法

针对水下运载体的长时间高精度导航问题,提出一种基于集中滤波的捷联惯性导航系统(SINS)/声学多普勒测速仪(DVL)/超短基线(USBL)水下组合导航方法,建立了杆臂在线估计的SINS/DVL速度观测模型和SINS/USBL相对量测信息观测模型,并利用参考信息判定结果实时更新量测方程及维数,既能保证精度,还能一定程度上减少运算量。理论仿真和湖面试验表明,本算法能够实现长时间高精度的水下导航定位,具有可行性。

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。

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 。

基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性。为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算。通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性。

基于自适应分类容错滤波的SINS/GNSS组合导航方法

针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。

GPS/SINS紧组合导航系统信息融合技术研究

为了提高复杂环境条件下导弹的导航精度,以GPS/SINS紧组合导航系统为研究对象,首先研究了GPS/SINS紧组合导航系统的数学模型;然后对扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的算法进行了详细的分析;最后将这两种滤波算法应用到GPS/SINS紧组合导航系统中。系统仿真结果表明,UKF在位置、速度的估计精度上均优于EKF,并且UKF具有更好的稳定性和收敛性。

三星定位/SINS伪距组合导航系统的研究

双星定位系统是中国建立起来的一种区域性全球定位系统(RDSS)。文章分析了双星定位系统存在的不足,提出了在双星定位系统上基于三颗地球同步卫星的三星定位导航系统,接收机可以根据测得的三个伪距以及高度表信息解算用户位置。进一步研究了三星定位系统与SINS进行伪距方式组合的导航系统,仿真结果表明了该组合导航系统可有效地提高定位精度,是一种非常适合于中国国情的惯性/卫星组合导航系统。