适于卫星自主定轨的SINS/GPS组合导航系统

SINS/GPS组合导航系统能够实现在高动态和强电干扰的环境下实时、高精度的导航定位,为卫星的自主定轨提供了一种切实可行的方法。通常的SINS/GPS组合导航算法都是在地理坐标系下建立的。针对卫星的特点,着重研究了基于地心惯性坐标系,位置、速度组合模式的SINS/GPS组合导航算法,建立了该坐标系下组合导航系统的状态方程和量测方程,并进行了相关数学仿真验证。仿真结果表明,该SINS/GPS组合导航系统能较准确地给出卫星的位置、速度信息,适于卫星的自主定轨。     

SINS/GPS组合导航系统选星算法

选星算法是SINS/GPS组合导航定位系统中一个重要的步骤。在最佳选星算法的基础上,提出了一种适用于基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧耦合组合系统的选星算法。该算法通过ENU（东北天）坐标系中几何矩阵及几何精度因子的定义,利用星历给出的卫星在ENU坐标系中的高度角和方位角解算出最佳四颗导航定位卫星,即基于G矩阵的选星算法。通过与两种常规选星算法的对比,验证了本算法具有较强的工程实用性。此外又推导了基于G矩阵的伪距、伪距率的SINS/GPS组合系统量测方程。该算法避免了求解卫星的位置,从而有效减少了计算量。     

稀疏网格求积分滤波算法在SINS/GPS紧组合导航中的应用（英文）

高精度的导航信息对于高空飞行器至关重要。针对高空飞行器的特点,选取发射点惯性坐标系为导航坐标系,建立基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧组合导航系统数学模型。针对该系统的状态方程和量测方程非线性的特性,采用基于稀疏网格求积分滤波算法。整个设计实现了对准与导航的一体化,避免了将对准与导航分别设计的繁琐过程。仿真结果表明,在飞行器起飞阶段,由于系统的非线性较强,稀疏网格求积分滤波算法比UKF滤波算法的对准精度更高,并且对准速度更快;通过比较稀疏网格求积分滤波算法在不同组合方式下的估计效果,可以看出采用紧组合方式可以明显提高导航精度。最后采用不同精度的传感器进行仿真,结果表明基于稀疏网格求积分滤波算法的紧组合算法能够适用的传感器精度范围较广。     

SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法

针对飞行器在长航时高速巡航过程中,捷联惯性导航系统存在误差漂移,GPS 导航可能会丢星、信号失锁,天文导航系统易受环境干扰,组合系统模型线性化误差易导致滤波发散等问题,分析了三种导航系统的优缺点,提出了 SINS/GPS/CNS 组合导航联邦滤波算法,该算法可以取长补短,巧妙地将 GPS 定位和天文导航定姿精度高的优势辅助于捷联惯导系统,利用卡尔曼联邦滤波器对捷联惯导系统进行误差估计,并对联邦滤波算法进行了有效的改进.计算机仿真显示,该滤波器收敛速度快,具有一定的容错功能,其滤波精度较 SINS/GPS 组合导航系统在位置误差和速度误差上均有约5%左右的小幅提升,在平台角误差上更是提高了一个数量级.仿真结果验证了该组合导航方案的可行性和算法的有效性,有重要的工程应用价值.     

智能车辆SINS/DGPS/视觉/数字地图组合导航技术

为适应自主驾驶车辆的高精度、高频率与高可靠性的导航要求,提出了一种机器视觉/数字地图/CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆组合导航方法,建立了组合导航系统的滤波模型。该滤波模型的量测信息不仅包括GPS与SINS形成的位置与姿态观测信息,还包括机器视觉/数字地图/SINS形成的横向偏差观测信息。通过对SINS的多重冗余辅助,使得导航系统具备容错能力。仿真结果表明,该组合导航系统能为智能车辆提供其空间位置、速度、加速度与姿态角等众多导航信息,并具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度和容错性能,当GPS较长时间中断时,通过SINS/视觉/数字地图的组合仍能为智能车辆提供可靠的导航数据。     

一种世界坐标系下的GNSS/SINS松组合导航矩阵李群滤波算法

针对在地心地固（ECEF）坐标系下基于右不变误差的卡尔曼滤波在GNSS/SINS组合导航中,因位置矢量数值较大导致系统线性误差运动学矩阵和观测矩阵不稳定进而降低滤波器性能的问题,提出一种世界坐标系下的GNSS/SINS松组合导航矩阵李群滤波算法。首先在世界坐标系中构建导航状态和考虑地球自转的运动学方程。然后在世界坐标系下定义矩阵李群上的右不变误差,该误差在右群作用下保持不变,并重新推导和设计基于该误差的矩阵李群滤波算法,根据GNSS观测构建世界坐标系下的观测矩阵。实验结果表明,在低精度惯导场景中相对于ECEF坐标系下的传统扩展卡尔曼滤波,所提算法的北向、东向、地向位置误差均方根分别减小了82.6%、61.8%和10.6%,具有一定的实用价值。     

机载SAR用的GPS/SINS组合导航系统研究

提出了进行SINS姿态校正的四元补偿算法。采用闭环KF（卡尔曼滤波）技术实时校正惯性仪表误差，补偿四元数误差，修正位置，速度误差，GPS／SINS组合导航系统样机的试验结果表明：采用该提出的算法后，组合导航精度较高，在组合导航过程中若去掉GPS信息，短时间内纯SINS的导航精度很高，能够满足SAR对运动补偿精度的要求，待恢复GPS信息后，组合导航系统继续正常工作。     

一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案

研究了一种可用于运载火箭的SINS/GNSS自主导航方案。起飞前捷联惯组采用基于惯性系重力加速度积分的解析粗对准和卡尔曼滤波精对准,起飞后采用SINS/GNSS卡尔曼滤波组合导航反馈实时修正姿态、速度和位置。仿真结果表明捷联惯组水平自主对准误差0.01°,方位自主对准误差1.5°,起飞后经组合导航修正后的姿态误差小于0.2°,速度误差小于0.4m/s,位置误差小于40m,考虑所有误差的蒙特卡罗仿真结果满足火箭入轨精度要求,此方案具有较高的工程应用价值。     

基于改进型灰色预测模型的SINS/GPS组合导航系统

针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5 m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。     

考虑洋流影响的SINS/DVL组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统工作于水跟踪模式条件下的高精度定位需求,提出一种考虑洋流影响的SINS/DVL组合导航算法。分析了DVL水跟踪模式下洋流速度对组合导航精度的影响,基于速度匹配组合导航的方式提出了SINS/DVL组合导航系统设计方案,当DVL切换到水跟踪模式后,利用Kalman滤波器对洋流速度进行实时估计,从而能够有效提高DVL仅对水输出时系统的组合导航定位精度。仿真和水上船载试验结果表明,本文提出的考虑洋流速度影响的SINS/DVL组合导航算法是有效的和可行的。     

基于Bagging模型的惯导系统误差抑制方法

由惯性导航系统(SINS)和卫星导航系统(GPS)构成的组合导航系统一直是陆用车辆的主要导航设备。当GPS失锁时,SINS的定位误差将随着时间不受控制的迅速增长。为了提高惯导系统的定位精度,相比较于单一的神经网络,集成学习算法中的Bagging模型能够深度学习惯导误差之间的内在关系,进一步提高导航性能。在智能算法和组合导航系统的框架下提出了惯导系统的误差抑制方案,即在GPS存在时训练组合导航系统数据,当GPS失锁时预测惯导系统位置增量。试验结果表明,该方案能够在GPS丢失时抑制惯导系统定位误差发散,相比较于BP算法,Bagging模型的定位精度在5 min时提高了约49%,15 min时提高了约41%。     

SINS/GPS组合导航序贯滤波算法

针对SINS／GPS的速度、位置组合方式中，GPS接收机的位置测量误差相关的问题，提出了一种序贯形式的Kalman滤波算法。这种算法既具有计算量小的优点，又能克服由于GPS位置测量误差相关性带来的滤波性能变差的问题，实现对SINS／GPS组合系统信息的有效融合。通过仿真证明了该算法的有效性。     

GPS／捷联惯性组合导航系统的一种半实时算法

本文讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航系统的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半实时算法。该算法既继承了理论仿真方便、直接的优点；又充分利用了实测数据。系统调试成功后，可以直接将全套软件转换到导航计算机中。文中给出了半实时算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的实现和ＧＰＳ仿真器、航迹仿真器、惯性器件等的设置。最后给出了有关结论。     

车载挠性SINS/GPS组合导航系统研究

本文介绍了一种实用车载挠性ＳＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统的软、硬件组成。针对挠性动调陀螺和伺服加速度计的随机漂移问题,提出多项式拟合补偿的思想,并在此基础上设计了基于ＵＤＵＴ 分解的卡尔曼滤波器。通过实验室组合导航实验,验证了多项式补偿和组合方案的有效性,同时也说明了该系统是一种具有较高性能价格比的实用陆地战车导航系统。     

SINS/GPS紧耦合组合导航

针对可用星数目小于4情况下,SINS/GPS松散组合导航必须转为纯惯性状态,无法解决纯惯性导航参数误差发散的问题,提出了以导航星伪距和伪距率为观测量的紧耦合SINS/GPS组合导航方案.建立了紧耦合系统的数学模型,搭建了硬件系统,并应用于工程实践.车载试验结果表明:当可用星数目小于4时,紧耦合系统定位的纬度误差、经度误...     

基于平方根UKF滤波的轨道机动飞行器自主导航方法

在利用SINS／GPS对轨道机动飞行器进行自主导航的过程中,为提高轨导航精度,将惯导工具误差作为状态变量进行估计,同时考虑了杆臂偏差对导航精度的影响,将GPS卫星的星历误差、对流层误差视为一阶马尔科夫过程,用Allan方差的方法建立了GPS接收机的误差模型。为保证滤波过程中协方差阵的正定性,提高计算精度和速度,应用平方根UKF滤波方法进行轨道机动飞行器自主导航,仿真结果验证了所给出方法的可行性和有效性。     

低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法

低成本INS系统的元件误差严重影响INS导航精度.针对车载系统,提出一种低成本车载GPS/INS组合导航姿态角更新算法.首先在GPS/INS组合导航Kalman滤波方程基础上,给出两种姿态角更新的观测方程.然后给出利用GPS测速确定航向角的原理,并且对低成本车载INS系统的俯仰角和翻滚角进行了分析,指出由INS随机误差造成的俯仰角和翻滚角误差比其本身量值要大,建议令俯仰角和翻滚角数值保持不变.利用实测算例确定了不同速度下的航向角精度,并且验证了该算法的有效性,以及相对于基于位置、速度组合的Kalman滤波,导航精度有明显提高.