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．     

INS/GPS组合导航联邦滤波器的仿真研究

为了研究平台式惯导INS(interialnavigationsystem)和全球定位系统GPS(globepositionsystem)组合导航联邦滤波器的实现,用卡尔曼滤波与Matlab仿真的方法,可以证明联邦滤波器算法简单,易于实现,并且可以提高导航系统精度.实际应用中此方法可行.     

神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案

传统的Kalman滤波器自适应能力弱，而单纯的神经网络滤波器估计精度较差，且网络训练经验性太强。面向组合导航领域，提出BP神经网络辅助自适应联邦Kalman滤波器方案，设计并实现了SINS／GPS／TAN／SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力，并提出新的神经网络输入量，改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高，仿真结果证明了该方案的可行性和有效性。     

弹载SINS/GPS组合导航系统数据采集与同步设计

针对SINS/GPS组合导航系统来自两个导航系统的数据在时间上不同步导致在弹载高动态环境下导航精度降低的问题,设计了一种基于FPGA+DSP的小型嵌入式组合导航计算机平台.把GPS接收机提供的1PPS脉冲同时接入FPGA与DSP以提供时间基准,利用FPGA实现MIMU与GPS数据在整秒时刻的同步采集,利用DSP实现同步时间差的求取以及GPS数据的外推拟合,完成SINS与GPS数据在信息融合时刻的同步.时间同步过程简单,同步精度高.为了验证方法的有效性,进行了跑车试验,试验结果表明系统所采用的方法可以有效地提高高动态下组合导航系统的精度,比较未经过时间同步处理的导航结果,该方法在姿态角和速度精度上提高了约70%,位置精度提高了约50%,具有一定的工程应用价值.     

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。     

容错组合导航系统联邦滤波器设计中的信息同步

探讨了各子滤波器同步时间差及同步滤波信息的计算。仿真计算结果表明,经同步处理后,融合精度与理想情况即所有子滤波器完全同步时的精度十分接近。     

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/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。     

基于联邦滤波的INS／GPS组合导航系统数据融合研究

针对INS导航定位的精度低、GPS导航定位的非自主性,采用INS／GPS组合导航的方式,重点阐述了系统模型的建立,在Matlab／Simulink平台下对系统进行仿真实验时,采用了基于无重置的联邦卡尔曼滤波器的组合方案,实验表明了组合系统比任何单一的导航系统的定位精度都要高,是一种可行的导航方法．     

捷联/天文/多普勒组合导航技术在舰船导航中的应用

为了提高舰船组合导航精度与可靠性,针对其特殊应用场合,将天文导航系统提供的位置和姿态信息、多普勒速度声纳提供的舰船速度信息与捷联导航系统进行信息融合,分析了捷联惯性导航系统、天文导航系统和多普勒导航系统的原理,分别建立了组合导航系统信息融合状态方程和量测方程,并对组合导航系统进行了系统仿真实验,实验结果表明,模糊自适应Kalman滤波器收敛速度快,具有一定的容错能力,在天文辅助捷联组合导航系统中可以有效地提高水面舰船组合导航系统的精度.     

Federated unscented particle filtering algorithm for SINS/CNS/GPS system

To solve the problem of information fusion in the strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation system described by the nonlinear/non-Gaussian error models, a new algorithm called the federated unscented particle filtering (FUPF) algorithm was introduced. In this algorithm, the unscented particle filter (UPF) served as the local filter, the federated filter was used to fuse outputs of all local filters, and the global filter result was obtained. Because the algorithm was not confined to the assumption of Gaussian noise, it was of great significance to integrated navigation systems described by the non-Gaussian noise. The proposed algorithm was tested in a vehicle’s maneuvering trajectory, which included six flight phases: climbing, level flight, left turning, level flight, right turning and level flight. Simulation results are presented to demonstrate the improved performance of the FUPF over conventional federated unscented Kalman filter (FUKF). For instance, the mean of position-error decreases from (0.640×10⁻⁶ rad, 0.667×10⁻⁶ rad, 4.25 m) of FUKF to (0.403×10⁻⁶ rad, 0.251×10⁻⁶ rad, 1.36 m) of FUPF. In comparison of the FUKF, the FUPF performs more accurate in the SINS/CNS/GPS system described by the nonlinear/non-Gaussian error models.     

高斯粒子滤波的惯性／GPS紧组合算法

为提高组合导航系统的可靠性,针对以伪距、伪距率残差为量测信息的紧组合算法会带来线性化误差的缺点,推导了基于伪距、伪距率的非线性紧组合模型.针对紧组合系统状态维数高导致粒子滤波实时性差的问题,提出基于线性非线性结构分解的高斯粒子滤波算法,对状态方程中的非线性和线性部分利用高斯粒子滤波和经典卡尔曼滤波分别进行递推,有效降低了系统的运算量.仿真结果表明,使用改进的紧组合滤波算法系统定位精度相比线性化紧组合算法提高一倍.     

基于矢量信息分配的INS／GNSS／CNS组合导航系统

针对组合导航系统中多传感器输出不同步的问题,提出一种基于矢量信息分配的异步联邦滤波算法的INS/GNSS/CNS组合方案,根据各子系统的工作特性,分析并设计了基于INS/GNSS位置组合以及INS/CNS姿态组合的联邦滤波模型,并采用矢量形式的信息分配方法提高了滤波器的精度.针对量测异步问题,设计了时间与量测更新分离的异步非等间隔算法.系统仿真实验表明,该算法可以有效地实现对INS、GNSS、CNS的多信息的异步融合,与常规异步滤波方法相比较,组合系统的滤波精度有明显提高,具有重要的实际应用价值.     

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     

SINS/GPS组合导航系统初始对准的可观测度分析

针对SINS/GPS组合导航系统的误差传递模型进行了可观测度分析,确定了卡尔曼滤波器对系统各个状态的估计效果.在飞行器处于不同飞行姿态下,通过对相应的状态估计误差协方差阵的特征值及特征向量的比较,发现在动基座对准时,对飞行器引入线加速度可显著提高方位角的估计精度,并且在相同的条件下,拐弯运动的方位角估计速度更快、精度更高.此外,拐弯运动能够估计出加速度计零位偏置.此方法可以为飞行器在初始对准时选择最佳机动方案提供依据.     

非线性地磁/GPS/SINS组合导航方法

针对系统模型的特点,对平方根UKF算法进行了改进.改进后的平方根UKF与标准的平方根UKF相比,在保证状态方差非负定特性的同时,减少了滤波的计算复杂度.为了提高导航系统对姿态测量性能,针对姿态误差较大时线性导航误差方程无法使用的问题,推导出适用于大姿态误差角时的地磁姿态量测方程,并结合改进的平方根UKF算法设计了非线性地磁/GPS/SINS组合导航算法.利用Matlab对大姿态误差角时的非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统进行了仿真.仿真结果表明,通过引入地磁姿态测量信息,非线性地磁/GPS/SINS组合导航系统可以直接观测载体的平台姿态误差,进而增强了组合导航系统对姿态误差的估计效果,且可以完成大姿态误差下的导航任务.