惯性/卫星组合导航半实物仿真系统设计

组合导航系统的理论研究已经相对成熟,但对理论研究的结果难于验证.利用跑车试验完成惯性/卫星组合导航系统半实物仿真试验,对组合导航研究的理论与应用研究具有重要的意义.介绍了惯性/卫星组合导航系统的基本构成,叙述了惯性/卫星组合导航半实物仿真系统研制的思路、构成和半实物仿真系统的工作流程,并给出了惯性/卫星组合导航系统的试验结果.     

降阶扩展卡尔曼滤波在INS/GPS导航系统中的应用

INS/GPS组合可以实现长期稳定、高精度的导航系统,从而替代单一高精度高成本的INS.组合中等精度的INS和MS860系统,应用降阶EKF方法,开发实现“真航向测量系统”( TNDS)的高精度航姿测量。TNDS以PC／104架构的嵌入式计算机采集处理来自INS和MS860的信息;重点推导了TNDS降阶误差模型,并在其中采用降阶的EKF滤波,TNDS系统最后进行了海上试验。试验数据表明：采用降阶EKF滤波后,INS的位置误差σ由100 m减小到40 m;系统航向的误差由原来的0.105°减小到0.034°;纵横摇的误差也相应地减小。整个海上试验验证了TNDS的性能和降阶EKF滤波算法的有效性。     

半实物仿真试验中GPS接收机模拟器的设计

在半实物仿真试验的过程中，为了能够实时地向SINS提供GPS信息，采用工控机、光纤通讯卡、仿真计算机、RS232串口卡设计了GPS接收机模拟器。试验结果表明，GPS接收机模拟器的设计方法可行。GPS信息对SINS解算结果的修正效果较好。     

GPS／INS组合导航产业化

面对广阔的民用市场，适时推出组合导航的四个系列产品；对导航器潜在市场进行宏观分析，找出相应产品销售市场的切入点；阐述了校企联合的组成及我所组合导航产业化优势，进行了经济和社会效益分析，并列举组合导航产业化的前景。     

无人飞行器视觉导航半实物仿真系统

针对惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS)构成的组合导航系统存在GPS信号丢失时INS测量值逐渐漂移直至发散的问题,设计并开发了一种无人飞行器视觉导航半实物仿真系统。该系统硬件部分由直线运动机构、云台摄像机、采集和控制设备、投影设备和电力供应设备等组成,软件部分由图形用户界面、数据采集模块、图像处理模块和运动控制模块组成,利用多线程技术,使各模块之间能够相互独立,并通过模拟飞行器的飞行动态进行了实验。实验结果表明:该系统真实反映了无人飞行器飞行过程中的动态特性以及姿态角等的变化,并且具备良好的用户显控界面,验证了该系统的有效性以及基于图像中地平线的姿态提取算法的可行性。     

UAV 组合导航半物理仿真系统设计与研究

为了验证GNSS／MLS／VNS／INS／RA构成的UAV五组合导航系统的航电综合、导航解算算法以及飞行控制律性能,设计了集机载导航传感器实物、物理效应器、飞行仿真系统、无人机地面站模拟系统、试验总控评估系统、视景与展示系统等的UAV导航与控制半物理仿真试验系统平台。平台能够考核组合导航系统的性能和功能。     

基于GPS卫星模拟器的AUV辅助导航半实物仿真系统开发

全球卫星定位系统(GPS)应用于远程自主水下航行器导航系统中,可利用其精密导航和定位能力对航位推算导航系统如惯导和多普勒导航的累积误差进行精密校正.本文设计一种采用GPS卫星定位导航模拟器、GPS接收机和仿真计算机构成的卫星导航仿真系统,旨在用于自主水下航行器AUV辅助导航系统的试验验证.文中对该系统的硬件接口设计和软件开发进行了论述,并进行了部分系统测试评估.测试结果表明,该卫星导航仿真平台工作可靠,最终的设计方案可用于AUV导航与控制半实物仿真系统中.     

基于Simulink的巡航导弹INS/CPS组合导航仿真

通过设计巡航导弹特殊航迹及组合导航滤波器,研究巡航导弹INS/CPS组合导航的实用性.其滤波器状态由惯导状态和CPS状态结合组成,滤波器则负责对惯导误差的估计.CPS位置误差由独立的仿真模块给出,系统状态向量只选取INS常用误差即状态向量,包括姿态角误差,经、纬度误差,东、北向速度误差,陀螺仪误差和东、北向加速度计误差.     

基于长航时飞行器的SINS/GNSS自适应组合导航算法

当GNSS出现故障时,SINS/GNSS组合导航系统的输出误差就会增加,影响导航系统的性能.在此情况下,为了使组合导航系统的输出更加准确,文中论述了一种量测修正算法.该算法通过检查卡尔曼滤波残差,调整量测更新过程中观测量的权值,对状态量进行修正,减少了观测量异常对输出结果的影响.最后对量测修正算法以及简化的Sage-Husa自适应算法进行了仿真.仿真结果表明,两种方法得到的误差均优于标准卡尔曼滤波.     

SINS/GPS组合导航系统仿真研究

在SINS/GPS组合导航系统中,由于实际所限,无法进行物理试验,一般都采用仿真方法来进行设计和验证.因此在Matlab/Simulink仿真平台中,游移方位系的捷联惯导力学编排进行导航计算,以GPS接收机的伪距为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,在地心地固系内进行Kalman滤波融合,并进行了奇异值可观性分析.系统仿真和可观性分析结果表明:设计的导航系统能够获得满意的精度和可观性.     

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.     

SINS/GPS紧密组合导航系统仿真研究

对紧密组合的SINS/GPS复合导航系统在高速、高机动弹道导弹上的可行性进行了分析研究。建立了紧密组合模式的SINS/GPS全系统的仿真模型,给出了GPS仿真器中导航星的位置计算、最佳导航星座选择及输出伪距的实现算法;选用伪距、伪距率为观测信息,分别采用输出和反馈校正两种模式,实现了基于伪距、伪距率的SINS/GPS紧密组合导航系统仿真。仿真验证表明,与松散组合模式相比,紧密组合导航系统收敛性好、导航精度高,能够很好地抑制弹道导弹在高机动飞行状态条件下惯导系统误差积累的现象,有较好的导航性能。     

基于UKF的北斗/SINS组合导航系统研究

为了进一步提高导航系统的精度、可靠性及安全性,根据组合导航的基本原理,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,对北斗/捷联惯导系统(SINS)组合导航系统进行了系统仿真,在一个装有微型化惯性测量单元(MIMU)和北斗导航芯片的某型精确制导炮弹的自驾仪系统上进行了实际的跑车实验。实验结果表明:对中国自主研发的北斗卫星导航系统和SINS的组合,UKF算法能够有效地估计导航参数的误差,进行反馈校正后,可以大幅提高系统的导航精度和数据的更新频率。在所用硬件和算法的前提下,定位精度能够达到6 m,数据更新频率能够达到100Hz,可以满足实际工程的需要。     

基于准三维视觉模型的组合导航系统性能研究

为了达到用较低精度的惯性仪器达到导航目的,文中基于准三维模型对惯导系统误差校正的思想,将摄像机成像系统和捷联惯导系统(SINS)相结合,使用准三维数学模型,用离散卡尔曼滤波对导航误差进行估计,并利用得出的结果对惯导系统的输出进行修正,通过仿真,结果表明本方法一定程度上提高了导航精度,理论上,该方法能够达到导航要求,并能降低导航成本.     

弹道导弹SINS/CNS组合导航系统建模与性能仿真

针对弹道导弹在工程实际中噪声特性的不确定性及其引起的模型误差,本文提出了一种适用于弹道导弹的SINS/CNS组合导航方案。该方案融合了简单组合模式和基于全面最优校正的组合模式特点,采用自适应卡尔曼滤波来保证滤波的稳定性和鲁棒性,并根据导弹的飞行弹道,建立了合理、完备的弹载导航星表。仿真验证结果表明,该导航方案可以达到全面提高弹道导弹导航参数精度的目的。     

INS/GNSS/CNS组合导航系统仿真研究

研究了INS／GNSS／CNS组合导航系统的原理和特点。分析并建立了组合导航系统的误差模型，采用了平台失准角、INS与GNSS的位置之差和速度之差作为观测量进行仿真计算。仿真结果表明：采用天文导航系统对弹道导弹的INS／GNSS组合导航系统进行辅助将大幅度提高导弹的导航精度，具有重要的实际意义。     

捷联惯性/天文组合导航信息融合方法研究

为了提高弹道导弹捷联惯性/天文组合导航系统的精度及其在实际工作环境下的自适应性,本文对导航元器件误差进行深入分析,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的状态转移矩阵算法。该方法将简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法与状态转移矩阵校正方法相结合,通过自适应滤波方法来补偿由于复杂工作环境而引入的元器件误差,并利用状态转移矩阵法校正主动段积累的速度、位置误差。通过实际弹道数据的仿真分析表明,新算法能够适应实际工作环境中元器件误差的时变特点,增强了系统对工作环境的适应能力,提高了导弹的导航精度。     

GPS/I NS组合导航缺星情况下的卡尔曼滤波改进算法

针对 GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System)紧组合导航系统在卫星信号缺失情况下导航精度降低,容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter ,CKF)应用中存在模型误差和计算误差的问题,提出了适用于该背景下的强跟踪均方根容积卡尔曼滤波(Square-Root CKF)算法。该算法通过人为地相对突出滤波过程中新数据的作用,提高了算法在模型不确定时的鲁棒性;均方根策略保证了协方差阵的正定性和对称性。仿真实验表明,改进的算法能够提高导航精度,在卫星信号缺失情况下其效能发挥地更好,提高了组合导航适应复杂环境的能力。     

发射系下SINS/GPS 组合导航系统的算法研究

基于地理坐标系下的传统捷联惯性导航系统无法直接获取发射系下的导航参数,难以满足空天飞行器等高轨道飞行器对高精度、高可靠性导航系统的需求,研究了发射系下捷联惯性导航算法.搭建了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SINS/GPS组合导航模型,传感器获取的导航量测信息直接在发射系下进行捷联惯导解算,为飞行器等提供位置、姿态等信息.采用STM32、XSENS惯性器件和GPS接收机构建相应的算法验证平台.实验结果表明:发射系下的SINS/GPS组合导航系统能提供较高的导航精度,从而验证了发射系下的SINS/GPS组合导航系统算法的正确性与合理性.