松耦合SINS/GPS组合导航技术仿真研究

针对直接采用惯性导航系统(SINS)对移动载体实时位置和姿态信息测量精度的问题,采用基于MEMS惯性组件的SINS和GPS作为传感器,以DSP和FPGA分别作为计算和通信器件,来实现松耦合组合导航系统。算法方面,采用扩展卡尔曼滤波器,通过建立SINS误差模型的15维状态变量的系统动态方程,以SINS和GPS的位置和速度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。结果表明,采用卡尔曼滤波算法后,位置误差和速度误差精度能够始终保持在10-2左右上下波动。     

GPS/SINS组合导航系统在飞航导弹中的应用

研究了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统在飞航导弹制导中的应用。文中着重研究位置速度组合模式的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的构成和算法，简化误差模型，引入衰减记忆滤波。仿真结果表明，组合导航系统较准确地给出导弹的位置、速度和姿态信息，大大提高了制导精度     

GPS/SINS组合导航系统有飞航导弹中的应用

研究了ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统在飞航导弹制导中的应用。中着重研究位置速度组合模式的ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统的构成和算法，简化误差模型，引入衰减记忆滤波。仿真结果表明，组合导航系统较准确地给出导弹的位置，速度和姿态信息，大大提高了制导精度。     

光纤SINS/GPS组合导航系统分析

为提高光纤陀螺捷联惯导系统的精度,以光纤陀螺捷联惯导系统与全球定位系统（GPS Globle Position System）为研究对象,采用联邦卡尔曼滤波算法,构成了SINS/GPS（Strap-down Inertial Navigation Systerm/Globle Position System）组合导航系统。仿真结果表明,该算法能及时修正子滤波器的偏差,大大降低子滤波器的模型误差,进而提高整个滤波器的精度,并有效克服了滤波发散现象。     

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，同时又保证了系统的精度．     

GPS/惯性组合导航系统的并行算法研究

基于导弹发射段ＧＰＳ／惯性组合导航系统模型,研究并行化滤波计算的平均算法、Ｕ－Ｄ算法及实现这些算法的阵列结构,满足组合系统的实时处理要求及提高算法的数值稳定性。     

RDSS/Doppler/GPS/SINS组合导航系统研究

针对双星定位系统(RDSS)存在的定位位置滞后的先天缺陷,根据组合导航定位系统输出速度误差小的特点,给出了一套消除RDSS位置滞后的方案,并对RDSS／SINS组合系统进行了建模,依据联邦滤波器理论,考虑到GPS的实际情况,提出了RDSS／Doppler／GPS／SINS多传感器组合导航系统的设想,仿真结果表明,该组合导航系统具有准确度高、自主性强的特点。     

SINS/GPS组合导航方法设计

根据SINS/GPS组合导航的基本原理,重点研究联合卡尔曼滤波方法在组合导航中的应用,基于最优化理论的数据融合技术,通过分析纯惯性导航系统的误差,建立了组合导航系统的误差模型,设计了高可靠性、易于工程实现的简化联合卡尔曼滤波器和对应的数据融合算法。并对该导航系统进行了动态实验,结果表明组合导航能有效抑制导航参数误差,提高导航精度。     

GPS／SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法

针对传统反馈校正滤波结构中,由于不可观测状态的反馈导致系统滤波精度下降,以及由于全球定位系统／捷联惯性导航系统(GPS／SINS,global positioning system／strapdown inertial navigation system)超紧组合导航系统量测方程的非线性导致滤波难度的增加等问题,本文重新推导了线性的量测方程,并将基于状态可观测性的混合校正滤波算法应用于该模型．通过对比三种主流可观测性分析方法,选用误差协方差阵的特征值和特征向量可观测性分析方法分析系统状态的可观测性．最后根据可观测性分析的结果制定自适应的反馈因子,从而对SINS和GPS接收机误差进行校正．仿真结果显示,该方法可以有效提高不完全可观测系统的估计精度．     

组合导航系统的卡尔曼滤波器的设计

将多传感器数据融合的卡尔曼滤波器设计方法,运用在基于GPS／INS的微型飞行器的组合导航系统中,经理论分析及实际结果表明：该滤波器设计合理,算法具有全局最优,能够提高系统的容错能力及系统的导航精度。     

GPS／捷联惯性组合导航系统的性能研究

采用卡尔曼滤波器进行最优组合的GPS/捷联惯性组合导航系统是一种精度高、成本效益好、功能可靠的导航系统。它既能增强GPS接收机的抗干扰能力又能抑制惯导的积累误差。机动飞行和干扰环境下所进行的模拟计算表明,采用C/A码GPS接收机和低精度(0.1°/h陀螺,1×10~(-3)加速度计)捷联惯导所组成的系统,定位精度可达20m(1σ),速度精度约为0.1m/s(1σ)。与纯惯导相比,性能精度约提高2个数量级。系统具有对惯性元件进行测漂补偿,对GPS用户钟差进行估计校正和实现惯性平台空中对准的功能,能缩短地面准备时间,提高飞行器的快速反应能力,是一种在航空、航天等领域中有着广阔应用前景的导航定位系统。     

GPS/SINS组合导航系统的多尺度融合算法研究

将传统的基于模型的动态系统分析法与基于统计特性的信号多尺度变换分析法相结合,提出一种多尺度融合算法,并用于GPS/SINS组合导航系统.该算法首先建立系统的原始尺度动态方程与观测方程;然后利用小波变换将该动态方程与观测方程在不同的尺度上进行数据融合;最后利用不同尺度上的融合结果进行全局最优融合,并利用该结果对SINS进...     

Adaptive Federal Kalman Filtering for SINS／GPS Integrated System

A new adaptive federal Kalman filter for a strapdown integrated navigation system/global positioning system (SINS/GPS) is given. The developed federal Kalman filter is based on the trace operation of parameters estimation‘s error covariance matrix and the spectral radius of update measurement noise variance-covariance matrix for the proper choice of the filter weight and hence the filter gain factors. Theoretical analysis and results from simulation in which the SINS/GPS was compared to conventional Kalman filter are presented. Results show that the algorithm of this adaptive federal Kalman filter is simpler than that of the conventional one. Furthermore, it outperforms the conventional Kalman filter when the system is undertaken measurement malfunctions because of its possession of adaptive ability. This filter can be used in the vehicle integrated navigation system.     

GPS／GLONASS组合导航中的星历计算与数据融合

针对ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ组合导航中的需要,分析了ＧＬＯＮＡＳＳ卫星的广播星历格式,简化受力模型和星历计算方法,并给出了ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ的数据融合模型。     

低成本MIMU/GPS组合导航系统设计与实验

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统(INS)的进一步推广应用,然而低成本微型惯性测量单元(MIMU)的出现,为INS的推广应用了带来了新的契机。文中提出了一种适合于工程应用的低成本MIMU/GPS组合导航系统的结构与方案,并给出了组合导航系统位置速度交替组合模式的数学模型。考虑到未知工作环境中各类噪声统计参数的未确定性易使经典的卡尔曼滤波器发散,因此文中采用了闭环自适应卡尔曼滤波器对子系统的数据进行融合处理;设计了低成本的组合导航系统原理样机,并进行了跑车实验。跑车实验及事后数据处理分析结果表明:该系统具有较高的长时间导航精度以及良好的可靠性和鲁棒性。     

基于ARM的SINS/GNSS紧组合导航系统设计

针对全球导航卫星系统(GNSS)信号受到干扰失锁导致可见卫星数目少于4颗时,捷联惯性导航系统(SINS)/GNSS松组合系统无法正常运行问题,设计了基于ARM的SINS/GNSS紧组合导航系统,并对该系统建立非线性模型.首先以三星Exynos4412作为电路核心处理器,集成IMU模块MPU9250和卫星接收模块MH16-T1,同时搭建硬件系统.采用无迹卡尔曼滤波算法进行紧组合数据融合,在GNSS信号受到干扰时也能用GNSS信号辅助SINS进行组合导航.最后通过样机车载测试表明,设计的SINS/GNSS紧组合系统比松组合系统具有更高的导航精度与稳定性,即使在GNSS信号受到干扰失锁时,紧组合系统短期内仍可保持较高的导航精度.     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合方法研究

GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。     

车载导航系统中GPS数据的采集与处理

针对我国交通拥堵所带来的问题,本文以城市出租车为载体,从智能交通的GPS数据采集入手,以Delphi为开发工具,对浮动车采集的数据进行研究。同时,采用第三方支持多线程工作的串口通信控件Spcomm,实现串口通信和GPS数据的采集。研究结果表明,通过GPS信息可以在任意时间获取任何地点的位置信息,并能获得相应载体的速度和方向等信息,该方法实现了GPS数据的接收、存储、转换和文本写入,同时该方法也可对工业数据采集、路灯、水电气实时监控,具有一定的实际应用前景。