SR-CDKF在组合导航直接法滤波中的应用

为了解决SINS/GPS组合导航系统姿态、速度和位置等导航参数的非线性估计问题,提出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SR-CDKF)的直接式滤波估计方法。系统状态方程选取惯导力学编排方程,系统状态向量和观测向量分别选取SINS导航参数和GPS输出参数,构建了SR-CDKF滤波器。该滤波器可以使导航参数动态过程得到直接反映,并使得直接式滤波计算流程得以实现。以MATLAB中areoblk_HL20模块为基础构建了仿真系统并进行了仿真。仿真结果表明,该算法具有较高的滤波精度、良好的滤波收敛性和稳定性,能使非线性模型下SINS/GPS组合导航系统的导航要求得到满足。     

SINS辅助GPS检测技术在弹载组合导航中的应用

针对弹载SINS/GPS深组合导航系统提出一种动态检测GPS信号有效性的方法。推导了基于卡尔曼滤波理论和GPS伪距、伪距率量测的SINS/GPS深组合导航算法,通过分析滤波器残差统计特性设计了基于残差χ2检验的GPS信号故障检测算法和基于切比雪夫大数定理的GPS信号故障隔离算法。理论和仿真分析表明:利用SINS辅助GPS故障检测可进一步提高深组合导航系统的动态抗干扰能力,在GPS单颗或多颗卫星数据出现故障的条件下有效保障组合导航系统的导航精度。     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展,提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法.以Kalman滤波为基础,将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合,估计出组合导航系统的误差状态量,进而修正捷联惯导系统的导航参数.详细推导了这种组合导航方式的测量方程,并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真.通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性,具有实际应用价值.     

基于SINS/GPS组合导航的新技术研究

随着GPS姿态测量技术的发展，提出将捷联惯导系统和GPS输出的飞行器姿态信息也可以作为组合导航系统的测量值参与滤波算法。以Kalman滤波为基础，将两个导航子系统测得的飞行器位置、速度和姿态信息进行数据融合，估计出组合导航系统的误差状态量，进而修正捷联惯导系统的导航参数。详细推导了这种组合导航方式的测量方程，并将该组合导航技术应用于某飞行器进行仿真。通过对仿真结果的分析证实了该方案的可行性和算法的有效性，具有实际应用价值。     

基于状态检验的捷联惯性/星光/卫星组合导航容错技术研究

当星光导航或者卫星导航信息出现故障时,捷联惯性/星光/卫星组合导航系统组合精度将严重下降.针对该问题,本文提出了一种基于状态X<'2>检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法,设计了状态X<'2>检验的故障检测方法,提出了组合导航系统的故障诊断和容错导航算法.利用仿真试验对所提算法进行了验证,结果表明基于状态X<'2>检验的容错捷联惯性/星光/卫星组合导航算法是可行和有效的,能够有效提高组合导航的精度和可靠性.     

基于双联邦UKF算法的组合导航数据融合方法

为了提高组合导航系统数据融合的精度和容错性,提出一种双联邦UKF组合导航数据融合方法.采用双联邦UKF滤波器的算法将JTIDS相对导航技术与成熟的GPS/INS/DVS组合导航技术相结合组成新的双联邦UKF组合导航数据融合算法.联邦UKF算法将UKF算法和分散式滤波技术相结合,精度高容错性好,JTIDS相对导航技术精度高抗干扰能力强.主滤波器1对GPS/INS/DVS组合导航信息进行融合后与JTIDS相对导航信息在主滤波器2中融合,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.数值仿真实验表明,该算法性能优于单纯采用联邦GPS/INS组合导航算法是一种理想的组合导航滤波方法.     

航速惯导组合导航系统在AUV上的应用

捷联惯导多普勒（SINS/DVL）组合导航技术是自主水下航行体（AUV）导航系统中经常采用的算法。针对由于复杂海洋环境导致的DVL失效,使整个导航精度急剧下降的情况,该文将螺旋桨转速变换成AUV航速,利用航速惯导组合系统信息融合方法,提出了一种通过航速惯导组合导航的卡尔曼滤波算法,可以减小导航误差。仿真结果表明,该算法提高了系统稳定性,在短时间内可以满足AUV导航系统的定位需求。     

一种基于CDKF的SINS/GPS紧组合导航算法

为解决SINS/GPS紧组合导航系统在SINS初始失准角较大的情况下精度下降的问题,提出一种基于欧拉角状态的中心差分卡尔曼滤波组合导航算法。Sigma点采样时,用欧拉角作为姿态参量,保证Sigma点采样过程中姿态参量与其他参量的同步;Sigma点沿系统方程传播中,转换为四元数表示,避免欧拉角姿态解算的高计算量和复杂超越方程的求解。通过仿真实验证明,提出的方法比加性四元数算法具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于高阶容积卡尔曼滤波的极区惯性/重力梯度组合导航方法

针对现有的导航手段在极区应用都存在一定的缺陷这一问题,提出了一种基于惯性/重力梯度的组合导航方法。建立了组合导航系统模型,首先,考虑到传统惯导解算方法在极区存在经线收敛的问题,给出了一种基于格网坐标系的惯导解算模型;基于重力梯度仪的误差特性,建立了系统的量测模型。为提高算法的估计精度和稳定性,并解决惯性/重力梯度组合导航系统雅克比矩阵求解复杂等问题,采用高阶容积卡尔曼滤波算法,结合重力梯度图,设计了组合导航滤波器。其中,为保证四元数的归一化,采用修正的罗德里格斯参数表示姿态误差。最后进行了蒙特卡洛数学仿真,仿真结果证明了该方法可以准确地估计出飞行器的位置和速度等信息,且估计精度高于扩展卡尔曼滤波;此外,通过仿真结果分析了重力梯度仪精度、地形、飞行器高度等影响组合导航精度的关键要素。     

空间非合作目标相对导航技术研究

针对当前非合作目标相对导航系统复杂庞大、成本高昂以及GPS对空间导航存在缺失段等问题,本文提出了一种非合作航天器相对导航新方法,利用视觉系统和激光测距仪对非合作航天器分阶段获取导航信息,并通过实验验证了近距离段相对导航算法的有效性,精度较高,且算法不失一般性。该方案能够适用于非合作航天器的相对导航。     

一种适用于高动态强干扰环境的视觉辅助微机械捷联惯性导航系统/全球定位系统超紧组合导航系统

为解决高动态、恶劣全球定位系统（GPS）环境下微机械捷联惯性导航系统（MEMS-SINS）/GPS超紧组合导航系统抗干扰能力差的问题,提出一种适用于高动态强干扰环境的视觉辅助MEMS-SINS/GPS超紧组合导航系统。将双目视觉提供的姿态信息引入MEMS-SINS/GPS超紧组合系统中,提高了平台失准角的可观测性;推导了系统的状态方程和量测方程,使用模糊控制方法对两个子滤波器的导航结果进行信息融合。通过数字仿真验证了该系统方案设计的可行性：当GPS信号受到强噪声或多径干扰造成跟踪精度下降时,双目视觉辅助MEMS-SINS/GPS超紧组合系统可以有效降低导航误差,系统位置误差和速度误差分别保持在5.0 m和0.5 m/s以内,有效地解决了低空飞行器在GPS信号被遮挡或干扰情况下的导航问题。     

捷联惯导系统中补偿安装误差的优化算法研究

在无陀螺捷联惯导系统中。以高自旋弹丸运动姿态测试为研究背景，针对以往解算载体角速度精度不高。导航误差随时间积累较快的问题，提出一种新的十二加速度计配置方案。并在此方案下采用了一种提高角速度解算精度的优化算法，该方法运用阻尼高斯牛顿迭代法对加速度计的安装误差进行补偿修正。进行相应的仿真试验，并与理论值进行误差分析．证实了该方案的可行性和算法的有效性。     

发射系下SINS/GPS 组合导航系统的算法研究

基于地理坐标系下的传统捷联惯性导航系统无法直接获取发射系下的导航参数,难以满足空天飞行器等高轨道飞行器对高精度、高可靠性导航系统的需求,研究了发射系下捷联惯性导航算法.搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SINS/GPS组合导航模型,传感器获取的导航量测信息直接在发射系下进行捷联惯导解算,为飞行器等提供位置、姿态等信息.采用STM32、XSENS惯性器件和GPS接收机构建相应的算法验证平台.实验结果表明:发射系下的SINS/GPS组合导航系统能提供较高的导航精度,从而验证了发射系下的SINS/GPS组合导航系统算法的正确性与合理性.     

基于Hermite插值的制导炮弹姿态旋转矢量优化方法

在制导炮弹姿态解算过程中,角增量提取精度对姿态解算精度的影响显著,为此提出一种Hermite 插值二子样角增量提取算法。进一步优化Hermite插值公式的系数,得出优化Hermite插值二子样角增量提取算法。在锥动环境下,将该算法与Lagrange插值三子样角增量提取算法进行仿真和试验对比。结果表明：采用所提出的Hermite插值二子样角增量提取算法的姿态解算精度优于Lagrange插值,且优化Hermite插值更适用于制导炮弹姿态解算的实际情况;该算法不仅适用于制导炮弹高动态环境,而且在同样精度条件下,可降低姿态更新采样频率,降低了对导航计算机的要求。     

里程计辅助的 SINS 行进间对准方法

为实现车载捷联惯导系统在行驶条件下的初始对准,提高车载武器系统的机动能力,提出一种里程计辅 助的捷联惯导系统行进间自主式对准方法。通过推导载体坐标系下的速度积分方程,利用姿态矩阵的链式法则,将 惯导初始对准转化为初始姿态的最优确定问题,进而采用 QUEST 算法求取初始姿态矩阵,并给出了算法的离散化递 推模型,实现了导航前一刻的行进间自主对准。仿真结果表明：该算法在无需任何先验姿态信息的条件下,能实现 捷联惯导系统的行进间快速高精度对准。     

运载火箭垂直回收着陆段制导导航与控制技术研究

子级垂直回收的一项关键技术是制导、导航与控制（Guidance Navigation and Control,GNC）技术。瞄准未来的组合体回收模式,结合现阶段发动机、着陆支架等环节的性能和特点,全面分析了返回过程中最关键的垂直着陆段对控制系统的需求和约束条件,研究了一种针对垂直着陆段的GNC技术,包含高精度导航算法、适应大推重比运载器快速下降模式着陆的凸优化在线轨迹规划与制导算法、适应大静不稳和晃动极零结构的参数优化设计以及基于自抗扰的高精度姿态控制算法。仿真结果表明,提出的技术可以满足设计需求。     

基于对偶四元数的圆锥及划船误差补偿改进算法

为提高高动态环境下的对偶四元数捷联惯性导航算法解算精度,将梯形数字积分算法应用于圆锥和划船误差补偿算法中,改进了姿态和速度解算算法,提高了对偶四元数捷联惯性导航算法的解算精度。在单个采样周期内,利用前一时刻采集的陀螺角速率信号和当前时刻采集的陀螺角速率信号,通过梯形积分方式计算角增量进行圆锥误差补偿;利用前一时刻采集的加速度计信号和当前时刻的加速度计信号,通过梯形积分方式计算速度增量并结合同一时刻的角增量进行划船误差补偿。通过设计的多组动态模拟仿真航迹验证表明,当角速率和比力作为圆锥和划船误差补偿算法输入时,梯形积分算法的精度高于传统的矩形积分算法,且航迹的动态性越高,改进算法的性能优势越显著。同时,通过动态跑车实验结果的分析对比,进一步验证了该改进算法的实用性。     

基于逆向导航算法的捷联式惯性导航系统改进优化对准方法

快速性和精度是捷联式惯性导航系统动基座初始对准的重要指标。优化对准方法（OAM）在短时间内难以获取足够多的观测信息,导致对准性能降低。针对此问题,提出一种基于逆向导航算法的改进动基座初始粗对准（IMCA）方法。通过逆向导航算法对存储的陀螺仪和加速度计数据进行虚拟延长并加以反复利用,扩展积分区间长度,以构建新的观测矢量、实现对准精度的提升。推导了载体坐标系下的OAM,分析了观测矢量包含的信息量对姿态确定精度的影响。基于车载实测数据,分别利用OAM和IMCA方法进行动基座初始对准试验,结果表明：相比于OAM,IMCA方法可在相同条件下实现更高精度的初始对准;IMCA方法应用在载体坐标系下动基座初始对准中是可行、有效的。     

基于惯性系下陀螺误差在线估计修正的惯性与星光组合导航方法

传统惯性与星光组合通常需要将惯性系下的星光姿态信息转换到导航坐标系进而与惯性导航系统进行姿态组合,由于姿态信息转换过程中通常需要引入地理位置信息实现转换,从而不可避免地引入转换误差,无法充分发挥高精度星光姿态信息对惯性导航误差的修正作用。考虑到陀螺原始输出信息和星光姿态信息均能直接在惯性参考坐标系下测量获得,设计了一种基于惯性系下陀螺误差在线估计修正的惯性与星光组合导航方案。通过建立基于惯性系下陀螺误差估计修正的惯性与星光组合导航数学模型,直接在惯性系下对陀螺漂移误差进行在线开环跟踪估计;通过对陀螺误差实时修正,能够有效减小由于陀螺漂移所带来的惯性导航系统解算误差。仿真结果表明,该方案能够有效估计出陀螺的漂移误差,进而有效提高了惯性导航系统精度。     

旋转弹姿态解算方法研究

针对旋转弹姿态测试中导航误差随时间积累过快的问题,提出了由加速度计和磁强计构成组合测试系统。针对一种十二加速度计配置方案,利用拟牛顿法解决了姿态解算的问题。仿真结果表明,该算法能有效的抑制误差的积累,有助于提高导航精度。