基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

基于SINS/BDS的抗差组合导航技术研究

无人车在城市峡谷环境下,BDS卫星信号易出现干扰或拒止、惯组易受到震荡输出野值,此时导航系统会出现较大误差。针对此状况,本文提出一种基于SINS/BDS的组合导航抗差算法,重点分析了关于BDS卫星信号和惯组数据的有效性判断及异常状况下的处理策略,并在常规KF基础上加入了基于新息的方差匹配自适应滤波技术,可在线实时调整量测噪声大小以提升系统稳定性和鲁棒性,有效减小异常情况下的导航误差。最后进行了半实物仿真试验,验证了整个系统算法的可靠性和导航精度。     

芯片原子钟对SoC北斗导航接收机定位精度影响

在卫星导航领域,接收机的工作时钟普遍为石英晶振,靠石英晶振来驱动射频前端采样并完成后续的定位解算功能.但是,晶振在长期稳定性上存在很大的不足,作为系统工作时钟时会对接收机的定位精度以及整个系统的稳定性造成一定的影响.提出了利用芯片级原子钟替换石英晶振作为系统时钟源进行定位解算,并利用最小二乘法对钟差信息进行估计预测,在SoC北斗导航处理板上进行实验验证.实验结果表明,该方法能够有效改善北斗导航接收机的定位精度.芯片原子钟作为系统工作时钟后,接收机位置误差分别减小了9.4％、41.8％、64.3％,速度误差分别减小了36.3％、30.7％、62.3％.