基于低通滤波技术的GPS/INS 组合导航

针对GPS/INS组合导航系统中的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)存在的随机误差的问题,研究了一种通过低通滤波器减弱或消除GPS/INS组合导航系统高频噪声的方法。分析了陀螺仪与加速度计在三轴方向上的误差源及其相关性,给出无人机组合导航系统中GPS/INS组合导航误差模型,针对INS数据中所含的高频误差,构造了低通滤波器以消除其对导航精度的影响;并通过实测Matlab/Simulink仿真与实测GPS/INS导航数据验证该低通滤波器性能。试验结果表明:采用低通滤波处理INS高频误差显著改善了位置精度,三轴方向上精度分别提高了25%、22%和21%。     

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.     

基于联邦SR-UKF算法的GPS/INS导航数据融合算法

为提高导航系统数据融合的稳定性和容错性,将一种基于方根分解形式的Unscented卡尔曼滤波(SR-UKF)算法和分散式滤波技术相结合,建立了新的联邦滤波器SR-UKF算法并应用于GPS/INS组合导航系统中.数值仿真实验表明, 联邦SR-UKF 比联邦UKF 有更好的滤波精度、更高的稳定性和容错性, 是一种理想的非线性GPS/INS组合导航滤波方法.     

图像辅助的综合导航系统研究

研究了一种新的飞行器导航系统,它使用图像传感器来辅助机载INS(惯性导航系统)与GPS(全球定位系统)组合系统,从而构成INS/GPS/图像辅助的综合导航系统.提出了适用于图像辅助组合导航的新的信息融合结构与滤波算法基于残差校正的级联式卡尔曼滤波组合导航信息融合方案;推导并建立了上述级联式滤波的系统状态方程与图像量测方程.进行了仿真计算,并与联合卡尔曼滤波方法的结果进行了比较.仿真结果表明此种新的滤波方法在精度上是可行的.     

飞航导弹INS／GPS组合制导仿真分析

介绍了INS／GPS组合导航在飞航导弹制导中的应用，结合假定弹道，对飞航导弹INS／GPS组合导航系统信息处理过程进行了建模与仿真，分析了陀螺漂移、GPS定位精度对INS／GPS组合导航系统制导精度的影响。     

基于GPS/INS导航的速度误差修正算法研究

嵌入式导航系统受限于硬件资源,难以应用复杂的滤波算法。因此,为降低导航算法复杂度,同时保证嵌入式导航系统的精度,设计一种基于GPS/INS组合导航系统的速度误差修正算法。该算法先计算GPS和INS导航的速度先验分布,筛选异常数据。然后求取两种先验分布的交集作为后验分布,并修正速度误差。最后利用后验分布求得最优估计。计算仿真结果表明,误差修正算法有效的消除了INS导航的累积误差,并且修正后的速度误差较GPS导航有所降低。同时,该算法占用计算资源少,对嵌入式导航系统的设计有一定借鉴意义。     

两种车载导航分散滤波算法对比及应用研究

针对航位推算/惯性导航/GPS(DR/INS/GPS)组合导航系统的多信息源融合,提出了基于局部反馈校正的联邦滤波和串级滤波两种算法,并进行对比研究.跑车实验结果证明,两种分散滤波算法在正常导航(无传感器故障)情况下都能有效提升车载导航系统的精度和可靠性,且前者定位精度较后者高;但后者能够消除DR误差前期积累,避免GPS失效时的定位输出"突跳"和"毛刺",具有更好的应用价值.     

INS/GPS导航中联邦卡尔曼滤波算法

根据INS(惯性导航系统)和GPS(全球定位系统)不同的特点,将两者组合起来,在阐述联邦卡尔曼滤波原理基础上,设计了INS/GPS组合导航系统的滤波算法.对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真,仿真结果表明:在INS/GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波,不仅提高了定位精度,而且保证了滤波的快速性.     

抗差估计及Allan方差在车载组合导航系统中的应用研究

针对组合导航系统中全球定位系统(GPS)信号易丢失和干扰、惯性导航系统(INS)无法长时间单独工作的问题,通过采用带故障检测和隔离的导航算法解决GPS 数据异常的问题,有效提高系统的可靠性;同时当GPS 卫星信号短时间丢失时,利用Allan 方差分析方法确定惯性传感器误差并进行补偿,使纯INS 能够在一定精度内独立工作相对长的一段时间。车载试验结果表明:该方法能够保证组合导航系统的可靠性,且在GPS 信号短时间丢失情况下提高了纯惯导系统的导航性能。     

INS/GPS/TAN组合导航系统建模与仿真

在分析INS、GPS、TAN导航系统特点的基础上，提出了一种INS／GPS／TAN组合导航系统工程应用的方案。研究了其最优估计融合算法，并对算法做了仿真验证。结果表明：在确保整个组合系统可靠性的前提下，导航精度有了明显提高。因此，该方案非常适用于现代武器低空飞行时的导航。     

自适应钟差模型在GPS/INS深组合中的应用研究

针对GPS/INS深组合系统中GPS接收机误差状态模型难以确定的问题,文中提出了一种自适应的时钟误差模型.该模型可以根据GPS接收机钟差的变化规律而自适应调节模型参数.通过GPS/INS深组合导航系统将传统的固定参数多项式模型与该自适应钟差模型进行半物理仿真比较,结果表明文中提出的模型能有效提高组合系统的导航精度和可靠性.     

基于灰关联的INS/GPS组合导航系统滤波效能评估

为弥补均方根误差曲线法缺乏数值检验的不足,设计了基于灰关联的INS/GPS组合导航系统滤波效能评估方法。首先简要介绍了灰关联分析的评估原理;其次建立了INS/GPS组合导航的Kalman滤波器;将灰关联分析应用于组合导航系统滤波效能评估,从滤波前后导航数据关联角度给出了数值检验。结果表明,基于灰关联的组合导航系统滤波效能评估法是有效的,同时可与均方根误差曲线法配合使用。     

基于联邦Kalman滤波的INS/SAR/TRN组合导航系统

在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形匹配导航系统(TRN)各自特点的基础上,提出了INS/SAR/TRN组合导航系统的组合滤波方案,并建立了相应的组合导航系统数学模型。仿真结果表明,组合导航系统能大幅度提高导弹的导航精度,具有重要的实际意义。     

超紧密组合下GPS/INS跟踪回路的结构及性能分析

介绍了全球定位系统（GPS）和惯性导航（INS）的互补性，以及组合导航在制导系统设计中的广泛应用．GPS／INS组合导航系统使用的是松散组合或紧密组合，提出了一种超紧密组合的方案，并对其性能进行了仿真评估．结果表明，它可以提高GPS的性能，如更高的相位跟踪带宽和更高的抗多路径噪声的特性．     

卡尔曼滤波直接法在INS/GPS组合导航系统中的应用

结合INS／GPS组合导航系统，讨论了卡尔曼滤波直接法的应用，仿真结果证明，采用卡尔曼滤波直接法可以有效地提高组合导航系统的导航精度。     

SINS/低成本基地辅助测速组合导航技术研究

借鉴INS/GPS组合导航系统原理,文中提出了SINS/速度组合导航系统方案.在此方案中,利用基地辅助测速测得的速度信息作为导航系统的辅助信息,通过Kalman滤波来修正SINS系统的误差.仿真结 果表明组合系统导航精度基本达到目前实际应用的水平.应用此方案,只须利用能够提供速度信息的低成本基地辅助测速系统(空基如高空气球等空中平台,陆基如雷达站等)就能实现导航定位的功能,具有实际应用前景和深远意义.     

TAN/EOAN 组合导航技术

当飞行器超低空、低空在山区、平原、海面地带连续飞行作战时,由于地理条件的限制,所以GPS/INS组合导航或者其他导航系统(惯性导航系统、电光系统)的性能就会受到限制.在这种情况下,文中提出地形辅助导航和电光辅助导航技术,就能够克服这个困难,达到精确导航的目的.     

联邦卡尔曼滤波在INS＼GPS组合导航中的应用

介绍了INS＼GPS组合导航系统的优点;根据联邦卡尔曼滤波原理,设计了INS＼GPS组合导航系统的滤波算法;对该组合系统的联邦卡尔曼滤波算法进行了仿真;仿真结果表明,在INS＼GPS组合导航系统中采用联邦卡尔曼滤波,不仅提高了定位精度,而且保证了滤波的快速性.     

基于伪距+伪距率组合的GPS/INS仿真平台开发

伪距+伪距率组合作为一种主要的深组合方式已日益广泛的应用于飞行器组合导航的研究领域.在研制组合导航系统之前,建立组合导航仿真平台是降低研制成本和缩短开发周期的有效途径.建立了基于伪距+伪距率组合模式的INS/GPS组合导航仿真平台,并着重介绍组合子部分的模型、算法以及软件结构.最终的设计方案已应用于某型无人机仿真系统中.     

低成本IMU/GPS车辆组合导航系统设计与仿真研究

设计了一种低成本的IMU/GPS车辆组合导航系统.采用低精度的陀螺仪和加速度计作为惯性测量器件,构成惯性测量装置(IMU);然后,将该IMU与GPS构成组合导航系统,通过设计高效的组合导航算法来提高组合系统的定位精度.实验仿真结果表明,该低成本IMU/GPS车辆组合导航系统具有较高的导航精度,同时有效降低了系统成本.