信息融合技术在INS/GPS/DVL组合导航中的应用研究

为克服某船载导航系统不能满足长时间高精度导航定位需要的缺点,提出了一种基于信息融合技术的INS/GPS/DVL联邦滤波器组合导航方案.介绍了INS/GPS/DVL联邦滤波器的工作模式,在建立INS、GPS和DVL误差模型的基础上,推导了滤波器的组合形式,并详细阐述了该联邦滤波器的融合算法.通过计算机仿真技术分析了该组合导航系统的性能,仿真证明了所设计的联邦滤波器可以充分利用各种导航传感器的信息,提高导航系统的精度,比单独的惯性导航系统能提供更为精确的位置、速度和姿态信息,有效地提高了导航系统的综合能力.     

INS/双星/GPS联邦最小二乘滤波容错结构研究

采用联邦最小二乘滤波信息融合的方法对INS／双星／GPS组合导航系统进行了研究，并将联邦卡尔曼滤波的四种典型容错结构应用到联邦最小二乘滤波中，对四种结构的容错性能进行了仿真研究。仿真结果表明：联邦最小二乘滤波能有效提高INS／双星／GPS组合导航系统的精度及容错能力。     

微惯性/卫星组合导航高精度事后基准确定方法

针对高性能MEMS组合导航系统的高精度定位定姿需求,提出了一种基于GNSS(Global Navigation Satellite System)精密相对定位RTK(Real-time Kinematic Positioning)和MIMU(MEMS-based Inertial Measurement Unit)组合的高精度事后基准确定算法,该算法在MIMU/RTK组合导航正向Kalman滤波的基础上,采用RTS(Rauch-Tung-Striebel)反向平滑再次进行信息融合,提升了组合导航结果的事后处理精度。另外,通过Allan方差分析技术实现对MIMU随机误差精细建模和MIMU/RTK组合导航相对精度分析。对实测的车载动态试验数据处理结果的均方根误差和Allan方差分析表明:相对于传统正向滤波方法,RTS反向平滑方法能够将MIMU/RTK组合导航定位、定姿精度分别提升45.2%和54.1%。该方法可作为GNSS/INS组合导航高精度参考基准的确定方法。     

基于联邦滤波的INS/GPS/CNS位置、姿态组合算法

为了充分利用姿态量测信息来提高组合导航系统的姿态精度,以联邦滤波为基础,研究了以姿态和位置信息作为观测量的多信息融合导航技术,提出了位置、姿态组合模型,并详细推导了基于联邦滤波的位置、姿态组合算法的观测矩阵的具体形式,最后对系统进行了仿真.仿真结果表明,基于联邦滤波的位置、姿态组合滤波算法能够给出正确的INS误差的估计值,且估计精度较高,平台水平误差角的估计误差控制在10″以内,平台方位误差角的估计误差控制在20″以内,有效地提高组合导航系统的姿态精度.     

INS/GNSS/VO组合导航系统复合型异常检测与容错算法

INS/GNSS/VO导航系统的异常输出常由外部扰动引起,表现为幅值较小的突变信号或者增长速率较慢的斜坡信号。为了增强异常检测算法的检测能力,提高组合导航系统在外部干扰情况下的导航精度,提出一种INS/GNSS/VO组合导航系统复合型异常检测与容错算法。在非全局融合阶段使用状态卡方检测法对量测信息进行异常检测与隔离;在全局融合阶段,构建检测统计量的归一化阈值比,作为量测噪声方差阵的权重系数,对子滤波器进行加权量测更新。街道场景中的离线测试结果表明,所提算法的导航误差均值与标准差相对于其他的异常检测与容错算法分别减小了9.6%与2.7%,提高了组合导航系统的异常检测能力和容错性能。     

联邦滤波理论在组合导航系统设计中的应用

为了解决导航信息大量冗余情况下组合导航系统计算量过大及故障数据互相污染的问题，本文探讨了具有容错结构的无复位联邦滤波器的设计方法，包括公共参考系统的选定及信息的合理分配原则，并对集中滤波器和联邦滤波器作了对比仿真计算。仿真结果表明：融合周期为滤波周期的１０倍时，联邦滤波精度与集中滤波精度几乎相同。     

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。     

信息融合技术在水下组合导航系统中的应用

以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备,地形匹配、多普勒测速仪等为辅助导航设备,分析了S1NS、DVL以及地形辅助导航系统等的工作原理并建立输出误差模型,利用联邦Kalman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合,建立了水下组合导航系统联邦滤波器的观测方程和量测方程,并进行计算机软件仿真实验.仿真结果表明:使用联邦卡尔曼滤波的水下组合导航系统导航状态输出精度满足水下航行器高精度高可靠性的要求.该水下组合导航系统能够得到较高精度的位置、速度和姿态信息,提高了水下航行器远距离长时间导航的精度.     

系统容错技术在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统长时间远航程水下导航的可靠性和精度,采用了捷联惯性导航系统、多普勒速度声纳、地形匹配模块和TCM2电子磁罗经构成组合导航系统.采用容错联邦卡尔曼滤波对水下航行器组合导航系统进行信息融合、故障诊断与系统重构,在设计联邦滤波算法基础上,结合组合导航信息融合方案,详细分析了故障检测方法,给出了水下航行器容错联邦滤波结构和故障检测算法,进行了仿真实验,并对仿真结果进行了分析.仿真结果表明:联邦滤波方法对系统故障能够及时检测并且有效隔离了故障传感器,对系统进行了重构,提高了系统的导航精度和可靠性.     

基于UKF的INS/GNSS/CNS组合导航最优数据融合方法

为了提高INS/GNSS/CNS组合系统的导航精度,提出了一种基于UKF的多传感器最优数据融合方法。该方法具有两层融合结构,第一层中,GNSS和CNS分别通过两个局部UKF滤波器与INS组合,以并行的方式获得INS/GNSS和INS/CNS子系统的局部最优状态估值;第二层中,根据线性最小方差准则推导出一种矩阵加权数据融合算法,对局部状态估值进行融合,获取系统状态的全局最优估计。提出的方法无需采用方差上界技术对局部状态进行去相关处理,克服了联邦卡尔曼滤波(FKF)及其优化形式存在的缺陷。仿真结果表明,相比于FKF,提出方法的导航精度可至少提高36.4%;相比于UKF-FKF,其导航精度也可至少提高21.0%。     

联邦滤波在飞机组合导航中的应用

研究了中等精度捷联惯导系统(SINS),大气数据系统(ADS)和塔康系统(TACAN)构成的机载组合导航系统.在分析SINS、ADS、TACAN各自特点的基础上,提出了SISN/ADS/TACAN组合导航系统的联邦滤波方案,并建立了相应的组合导航系统的数学模型.以一条典型的飞行轨迹进行了全航线的仿真研究,仿真结果为:基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统的位置精度约为70 m(CEP),速度精度约为0.75 m/s(1),航向精度为约为 (1)和姿态精度约为 (1),由此可见基于联邦滤波的SINS/ADS/TACAN组合导航系统可以充分利用各机载导航子系统信息,满足飞机导航定位的精度要求.     

MEDLL辅助的GNSS/INS系统欺骗信号辨识方法

受欺骗的卫星导航信息与惯导系统组合滤波,会导致错误的惯性器件误差修正量,最终组合导航系统也会被欺骗干扰影响。针对这一问题,提出了一种基于MEDLL算法的改进的GNSS/INS组合导航模式,能够实现欺骗信号的辨识和抑制,保证组合导航信息的可靠性。GNSS接收机通过MEDLL算法同时估计接收的全部卫星信号参数,当欺骗干扰存在时,MEDLL算法可同时估计出两路信号参数,并判定欺骗干扰存在;MEDLL估计的信号参数生成两组输出伪距信息与惯导系统定位信息提供的参考伪距进行比较,实现欺骗信号的辨识。在200次实验测试中,对于牵引速率大于2 m/s的牵引式欺骗信号,4 s内成功辨识的次数为200次。同时,与传统的GNSS/INS组合导航系统相比,提出的MEDLL辅助的组合导航模式能够有效减小欺骗信号的影响,定位结果稳定在真实位置附近。     

INS/CNS/GPS智能容错导航系统研究

本文提出并设计了一种新的基于自适应模糊系统和联合卡尔曼滤波的INS/CNS/GPS融合导航系统智能容错结构方案,并进行了计算机仿真.结果表明,该系统具有较强的容错性能和较高的导航精度,是航空、航天、航海领域中一种具有高精度全参数的理想导航系统.     

UKF容错滤波在脉冲星组合导航中的应用

针对X射线脉冲星组合导航系统中测量野值导致的导航精度下降问题,利用基于残差正交性的Unscented Kalman Filter(UKF)容错滤波方法进行野值修正。在深空巡航段,采用基于X射线脉冲星和太阳观测的组合导航方式,用X射线探测器测量脉冲星光子到达时间,利用太阳敏感器测量太阳视线方向矢量,并利用联邦滤波结构进行信息融合。仿真结果表明,基于UKF的容错滤波算法在脉冲星组合导航系统的应用中,能够对野值进行实时修正,避免了导航精度下降,提高了系统的鲁棒性和工程实用价值。     

UKF在深组合GPS/INS导航系统中的应用

采用联邦滤波的深组合GPS/INS导航系统预滤波器量测模型具有很强的非线性,导致扩展卡尔曼滤波（EKF）的预滤波器估计精度不高。Unscented卡尔曼滤波（UKF）方法是一种非线性分布近似方法,它使用有限数量的sigma点去逼近整个非线性动态系统的分布可能,从而避免了对非线性测量模型进行线性化,具有较高的精度和较好的鲁棒性。在分析深组合导航系统预滤波器模型和UKF原理的基础上,设计了基于UKF滤波算法的预滤波器,对码相位误差、载波相位误差、载波频率误差、载波频率变化率等参数进行估计,同时将UKF和EKF算法进行了仿真比较。结果表明,在深组合导航系统中使用UKF滤波比EKF有更高的导航定位精度。     

模糊自适应滤波在水下航行器组合导航系统中的应用

为了提高水下航行器组合导航系统精度和可靠性,针对水下航行器组合导航系统量测噪声统计特性随实际工作环境的不同而变化的特点,提出了基于模糊自适应联邦卡尔曼滤波的水下组合导航算法。通过监测理论残差与实际残差的协方差的一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对子滤波器进行在线自适应调整,从而实现导航状态的最优估计滤波。通过对联邦滤波器信息分配系数模糊自适应调整,减少了滤波计算量,提高了滤波实时性。软件仿真实验结果表明：模糊自适应滤波可以有效地提高水下航行器组合导航系统的精度和可靠性,提高导航滤波实时性,克服传统的滤波算法的缺点与不足。     

北斗/INS深耦合接收机基带滤波器设计

随着北斗导航系统的组网,北斗/INS深耦合接收机的研制具有重要价值。传统的接收机基带滤波环路通常为相互独立的载波环路滤波器与码环路滤波器,码环路无法充分利用载波环路的信息,因此码环的动态性能受到限制。设计了载波/码组合滤波器,将载波环与码环的测量信息在一个滤波器内进行耦合,实时估计码相位、载波相位、多普勒频移与其变化率。通过北斗B3频点实际静态数据和GNSS模拟器采集的卫星-用户视线方向40g高动态数据进行离线跟踪测试,载波/码组合滤波环路可跟踪40g高动态信号,且静态数据的跟踪精度相比传统滤波环路提高27%。上述算法成功应用于基于Xilinx平台的卫星信号处理设备在线跟踪。提出的组合滤波器结构简单,测试有效,为北斗/INS深耦合接收机的工程实现提供参考。     

INS/ESGM组合系统导航数据处理技术研究

本文建立了INS和ESGM的误差方程,在此基础上,实现了INS/ESGM组合系统导航过程的卡尔曼滤波器设计.仿真试验表明,本文所设计的滤波器实际可行,利用该滤波器INS/ESGM组合系统能够给出高精度的位置、姿态及速度信息.     

一种容错联邦滤波算法在INS/GPS/Doppler组合导航系统中的应用

本文提出了一种联邦滤波器的容错滤波算法,并在ＩＮＳ／ＧＰＳ／Ｄｏｐｐｌｅｒ 组合导航系统中进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有与集中卡尔曼滤波同等的导航精度,同时具有较强的容错性。