弹道导弹INS/GNSS/CNS组合导航系统研究

提出了弹道导弹惯性/卫星/天文组合导航系统的方案与组合结构,分析并建立了组合导航系统的误差模型,采用了联邦滤波器进行组合导航系统导航状态的最优估计,并进行了组合导航系统的仿真计算.仿真结果表明采用卫星导航定位系统和天文导航系统对弹道的惯性导航系统进行辅助将大幅度提高弹道导弹的导航精度,具有重要的实际意义.     

弹道导弹捷联惯导/卫星系统/天文系统组合导航研究

捷联惯导/卫星系统/天文系统(SINS/GNSS/CNS)实现了优势互补,是提高弹道导弹命中精度的一种重要导航方法.设计基于UD-UKF滤波的组合导航系统无重置联邦滤波器,在发射惯性坐标系下建立sINS/GNSs/CNs组合导航的数学模型,对比分析SINS/CNS、SINS/GNSS及SINS/GNSS/CNS对惯导参...     

巡航导弹的GPS/INS组合导航系统研究

提出了巡航导弹卫星/惯性组合导航系统的组合结构,分析并建立了组合导航系统的误差模型,采用了卡尔曼滤波器进行组合导航系统导航状态的最优估计,并进行了组合导航系统的仿真计算.仿真结果表明采用卫星导航定位系统对巡航导弹的惯性导航系统进行辅助将大幅度提高巡航导弹的导航精度,具有重要的实际意义.     

一种捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案设计

针对卫星或陆基导航信息出现故障时,捷联惯性/GPS/陆基复合导航系统精度严重下降的问题,设计了一种基于双状态χ2检验法的捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案。基于联邦滤波设计思想,通过信息分配系数的自适应调节,动态地控制GPS和陆基导航子系统的信息融合等级,并利用两个状态递推器交替进行滤波校正与故障检测,以实时修复与隔离故障子系统,保证滤波的稳定性和精度。仿真结果表明,这种基于双状态χ2检验法的捷联惯性/GPS/陆基容错复合导航方案能够有效减小故障信息对组合精度的影响,提高组合导航系统的精度和可靠性。     

GNSS可用星数对GNSS/SINS紧组合系统性能影响分析

定量分析了GNSS可用星数对GNSS/SINS紧组合导航系统性能的影响,建立了一种紧组合系统可观测性分析模型,推导了紧组合系统的可观测性矩阵,并针对不同GNSS可用星数的情况给出了GNSS/SINS紧组合导航系统的可观测性理论分析结果以及各状态量的可观测度和导航解算性能。仿真结果表明:当有4颗及以上可用星时,由于GNSS/SINS紧组合导航系统完全可观,因此可获得高精度的导航信息;而当可用星数短时衰减为3颗时,且短时间内时钟误差较为稳定,则短期内GNSS/SINS紧组合导航系统仍可提供较高精度的导航信息;当仅有1颗或2颗可用星时,由于量测信息严重不足,导致组合系统状态量的可观测度大幅下降,使得组合系统的导航精度明显降低。     

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.     

AUV组合导航系统中H∞滤波技术

为了提高自主水下航行器(AUV)组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒速度声纳(DVS)以及地形匹配导航系统(TAN)作为AUV组合导航系统导航传感器,建立了AUV组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,运用了一种基于径向基函数(RBF)神经网络进行H∞滤波信息分配的信息融合方法,并进行了计算机软件仿真.仿真结果表明,在有色噪声情况下,AUV组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,有效地克服了传统滤波容易发散的缺点,提高了AUV组合导航系统的容错性能和导航精度.     

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.     

无动力滑翔导弹的SINS/GPS组合导航系统研究

根据无动力滑翔导弹的运动特性,提出了基于H∞鲁棒滤波技术的闭环SINS/GPS组合导航系统.该导航系统使用MEMS惯性器件,并且在SINS/GPS组合导航的基础上引入了协方差配置鲁棒滤波技术,不仅有效地提高了导航的性能和精度,而且增强导航系统的鲁棒性.仿真结果表明该系统结构简单,状态估计精度较高,系统鲁棒性好,便于工程实现.     

SINS/计程仪/重力无源组合导航系统仿真研究

针对现代应用环境对导航系统自主性、高精度、无源性的要求,提出了捷联惯性(SINS)/计程仪/重力组合的无源导航方案。深入研究了SINS/计程仪/重力的信息融合算法,构建了SINS/计程仪/重力组合导航可视化仿真系统,实现了传感器仿真模块构建、组合导航计算、地图和轨迹显示等功能。仿真系统的计算结果表明,SINS/计程仪/重力组合导航系统姿态、速度和位置精度稳定,能够满足长时间、一定精度的导航要求,具有广阔的应用空间。     

基于CNS仿真器的弹道导弹SINS/CNS/GNSS组合导航系统研究

通过对CNS仿真器的设计,模拟了CNS的核心器件星敏感器的输出准量测数据,实现了对平台误差角的估计。将其和卫星导航系统（GNSS）共同运用到弹道导弹组合导航系统中,以融合反馈模式的联邦滤波器为基础,构建了SINS／CNS／GNSS组合导航系统。仿真结果表明了该组合方案的稳定性和可靠性。     

基于联邦粒子滤波器的多传感器信息融合算法

提出了一种新的SINS/CNS/GPS组合导航观测方程,并给SINS/CNS/GPS组合导航系统设计了一种新的联邦式数据融合结构。使用粒子滤波器对联邦滤波子系统的多源数据进行融合处理,从而摆脱了经典卡尔曼滤波器的限制。仿真结果表明所提算法在SINS/CNS/GPS组合导航系统的信息融合中是有效性的。     

联邦卡尔曼滤波在捷联惯导/全球定位/里程仪组合系统中的优化设计

基于Carlson提出的联邦卡尔曼滤波理论的原理和特点,建立了SINS/GPS/OD组合导航系统的数学模型,设计了组合系统的联邦滤波算法,并使用MATLAB对算法进行了仿真,仿真结果证明了联邦滤波器在组合导航系统应用中的可行性和优越性,该算法计算量小、容错性好,能实现较高的精度.     

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。     

捷联惯导/天文组合导航

为了有效提高惯性导航精度,文中介绍了一种基于星敏感器的捷联惯导组合导航方法。首先分析了捷联惯导／星敏感器组合导航系统的工作原理。其次,对组合导航系统进行建模,分析系统误差,通过捷联惯导和星敏感器的输出构造量测值,建立系统的误差状态方程和量测方程。最后,利用间接卡尔曼滤波,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位置、速度和姿态角。最终,通过对仿真结果的分析证实了该方法的有效性。     

基于飞控仿真系统的SINS/BDII 组合导航仿真

为验证SINS/BDII 组合导航系统的性能,采用一种基于飞控仿真系统生成轨迹的方法。通过Visual C++ 编程语言以及飞控原理设计出模拟飞行仿真软件,运用双子样旋转矢量算法对转动的不可交换性误差进行有效补偿, 利用间接法滤波设计SINS/BDII 组合导航系统卡尔曼滤波器。验证结果表明模拟飞行状态下SINS 及组合导航系统算 法是正确的。该轨迹生成方法具有工程应用价值。     

SINS/GPS 组合导航卡尔曼滤波算法研究

针对单独使用某一种的导航设备都无法满足机载火控系统和飞行系统要求的问题,推导出 SINS/GPS 组合导航中的一种新的卡尔曼滤波算法.将有色噪声的白化处理引入到卡尔曼滤波器,设计了一套动态车载组合导航试验系统,给出了基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器算法的具体步骤,以动态车载 SINS/GPS 组合导航系统试验的数据分析验证了此算法的正确性和合理性.分析结果表明:基于有色噪声白化的卡尔曼滤波器可以很好地解决有色噪声的影响,弥补了传统卡尔曼滤波器的不足,提高了导航结果的精确度.     

基于小波辅助的GPS/SINS 组合导航系统故障检测与信息融合算法

针对GPS/SINS组合导航系统可能出现故障的问题,提出一种基于小波辅助的组合导航系统故障检测与信息融合算法。将卡尔曼滤波器的估计误差进行相应的多小波故障检测分析,在较短时间内发现故障点进而降低虚警概率;若GPS发生软故障,利用改进的自适应算法进行信息融合,进而保证系统的滤波精度、容错能力和可靠性。仿真结果验证了该方法的有效性。