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。     

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.     

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。     

基于欧拉平台误差角的SINS非线性误差模型研究

捷联惯导系统(SINS)误差模型是研究SINS误差传播特性和进行多导航系统间信息融合的基础.文章利用欧拉平台误差角表示理论导航坐标系与计算导航坐标系之间的失准角,推导了SINS非线性误差模型,在大方位失准角误差和小失准角误差条件下做了简化研究.提出了基于外界阻尼信息的阻尼SINS算法及其误差模型,有利于减小计算量和降低误差分析的复杂性.最后,对大欧拉平台误差角下SINS误差模型进行了准确性检验,仿真结果表明误差模型能完美地反映SINS误差特性.     

SINS大失准角传递对准模型的可观测性分析

捷联惯导系统(SINS)是在军事、航空等领域有着广泛应用的全自主导航系统,传递对准是确定其导航初值的一项关键技术.针对捷联惯导系统大失准角传递对准模型进行了可观测性分析研究.首先,建立了SINS欧拉角误差模型,并根据水平失准角为小角度的工程实际情况等对误差模型进行了简化;然后,从非线性系统的可观测性分析出发,利用微分几何理论给出系统的可观测矩阵,并给出了系统可观测度定义以及通过奇异值分解分析状态变量可观测度的方法.将该方法应用于SINS大失准角传递对准模型中,对系统进行了"速度"匹配和"速度+姿态"匹配模式下的可观测性和状态可观测度分析;最后,设计了UKF滤波器进行传递对准仿真,仿真结果与可观测分析结论一致,验证了该可观测分析方法的正确性.结果表明,这两种匹配模式下系统均为不完全可观测,并且"速度+姿态"匹配模式下状态变量的可观测度相比"速度"匹配模式下的状态可观测度高.     

一种惯导观测数据仿真的实现方法

为了满足惯性导航和GNSS/INS组合导航对性能测试和算法验证的需求,提出一种简便的惯导观测数据仿真的方法,用于在室内仿真生成运动载体上的惯导器件的测量值。运用数学仿真的方法,在分析载体运动特点的基础上,给出了载体轨迹和姿态参数的计算方法,建立了惯导器件的观测数据及主要误差项的数学模型,并说明了惯导观测数据仿真方法在硬件平台上的具体实现过程。采用惯导软件接收机进行闭环测试,实验结果表明,该方法能生成正确的惯导观测数据。     

主动雷达导引头速度信息辅助捷联惯导的组合系统性能分析

主动雷达导引头(ARS)在飞行中段向地面开机，可利用多普勒效应得到沿导引头波束方向的速度测量值，具有辅助惯导的潜力。文中采用卡尔曼滤波算法，建立了导引头波束速度信息辅助惯导的模型。研究表明，利用该测速信息可辅助捷联惯性导航系统(SINS)，构建主动雷达／捷联惯导系统，在不增加导航设备的基础上，可提高纯惯导系统的精度。该系统能给出米级精度的速度信息，明显抑制了惯导位置误差的增长，具有良好的应用潜力。     

GPS／捷联惯性组合导航系统的性能研究

采用卡尔曼滤波器进行最优组合的GPS/捷联惯性组合导航系统是一种精度高、成本效益好、功能可靠的导航系统。它既能增强GPS接收机的抗干扰能力又能抑制惯导的积累误差。机动飞行和干扰环境下所进行的模拟计算表明,采用C/A码GPS接收机和低精度(0.1°/h陀螺,1×10~(-3)加速度计)捷联惯导所组成的系统,定位精度可达20m(1σ),速度精度约为0.1m/s(1σ)。与纯惯导相比,性能精度约提高2个数量级。系统具有对惯性元件进行测漂补偿,对GPS用户钟差进行估计校正和实现惯性平台空中对准的功能,能缩短地面准备时间,提高飞行器的快速反应能力,是一种在航空、航天等领域中有着广阔应用前景的导航定位系统。     

SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法

针对城市高楼、隧道、室内外等多种复杂环境下单源导航定位系统的定位精度低、可靠性差和不连续等问题,提出一种基于GPS、MIMU、表面肌电信号(SEMG)传感器、三维电子罗盘的SINS/GPS/PDR室内外无缝导航定位算法.利用SEMG传感器配合三维电子罗盘进行行人航位推算,同时以捷联惯导为主,多传感器辅助的方式建立多源信...     

松耦合SINS/GPS组合导航技术仿真研究

针对直接采用惯性导航系统(SINS)对移动载体实时位置和姿态信息测量精度的问题,采用基于MEMS惯性组件的SINS和GPS作为传感器,以DSP和FPGA分别作为计算和通信器件,来实现松耦合组合导航系统。算法方面,采用扩展卡尔曼滤波器,通过建立SINS误差模型的15维状态变量的系统动态方程,以SINS和GPS的位置和速度作为观测量进行实时滤波估算导航系统的状态量,进而修正系统误差。结果表明,采用卡尔曼滤波算法后,位置误差和速度误差精度能够始终保持在10-2左右上下波动。     

SINS/GPS组合导航系统解析性能分析

由于SINS误差方程对载体动态和时间的依赖性,使得SINS/GPS组合导航系统性能的解析解很难获得。针对上述问题,对误差方程进行简化,在Kalman滤波稳定性的基础上,通过代数Riccati方程将不同辅助方式下SINS性能与惯性测量单元(IMU)品质、GPS性能和辅助方式之间建立联系,获得解析解,为组合导航系统的设计提供新思路。研究结果表明:解析方法可以用来预估SINS/GPS组合导航系统的性能。最后,通过仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

基于T分布变分贝叶斯滤波的SINS/GPS组合导航

为了解决组合导航中由于野值存在而导致传统滤波算法性能下降的问题,针对SINS/GPS组合导航系统模型提出基于T分布的变分贝叶斯高斯滤波算法,充分考虑野值所导致的噪声厚尾特性,将观测噪声建模为T分布.对系统状态和自举变量进行估计,并且在每个滤波时刻借助变分贝叶斯学习对状态估计进行迭代,以逼近真实后验分布.针对噪声存在野值的场景进行仿真验证,结果表明,在SINS/GPS组合导航系统中,当噪声存在野值时,基于T分布的变分贝叶斯组合导航滤波方法具有一定的鲁棒性,并且精度优于传统组合导航滤波方法.     

应用四元数方法对单轴稳定惯导系统的误差分析

应用捷联惯导系统分析中简便有效的四元数方法,建立了单轴稳定惯导系统的误差模型,给出了模型中各项的物理意义,仿真验证了该模型的正确性,同时给出了正在研制的单轴系统导航精度的仿真结果     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

GPS/罗兰C/SINS/AHRS组合导航系统及试验

组合导航系统已成为现代船用导航系统的重要配套设备,并已向着多组合导航系统方向发展。针对导航精度及可靠性,设计了GPS/罗兰C/SINS/AHRS组合导航系统,该组合导航采用了自适应联邦卡尔曼滤波(Kalman)的方法,通过闭环形式校正SINS,并用姿态航向参考系统(AHRS)代替捷联惯性导航系统(SINS)输出的航向角以保证航向角的收敛,同时对罗兰C的测量值进行坐标变换以消除由于坐标系不同而带来的常值误差。实际的静态与动态试验结果表明,该组合导航系统是可行的,能满足任务要求,并且易于工程实现。     

基于联合卡尔曼滤波的GPS/DR融合仿真

目的 研究GPS(Global Positioning System)与DR(Dead Reckoning)组合导航融合技术,使AGV获得更加稳定可靠的导航定位数据.构建出适用于GPS/DR组合导航系统的联合卡尔曼滤波器.方法 在GPS(全球定位系统)基础上增加DR(航位推算系统)用以辅助GPS定位.采用randn()函数作为随机数发生器,基于MATLAB软件对联合卡尔曼滤波融合算法进行理论分析及仿真研究.创新性的提出系统补偿系数G,将它用于联合卡尔曼滤波中,使得滤波效果可人工调控.结果 设计出适用于AGV的GPS/DR组合导航系统联合卡尔曼滤波器,建立MATLAB仿真模型.在MATLAB仿真模型中AGV行驶路程为50 m,GPS导航误差范围为6m,信号波动较大.DR导航最大误差为1.8m,误差逐渐累积,结果不收敛.GPS/DR组合导航系统误差为0.2m,信号波动平稳,结果收敛.结论 GPS/DR组合导航系统即克服了GPS信号的遮蔽问题,又充分利用了DR的短时高精度自主定位的优势.仿真结果表明,该方法在保证了系统定位精度前提下,有效提高了系统的容错性和工作可靠度.     

RDSS/Doppler/GPS/SINS组合导航系统研究

针对双星定位系统(RDSS)存在的定位位置滞后的先天缺陷,根据组合导航定位系统输出速度误差小的特点,给出了一套消除RDSS位置滞后的方案,并对RDSS／SINS组合系统进行了建模,依据联邦滤波器理论,考虑到GPS的实际情况,提出了RDSS／Doppler／GPS／SINS多传感器组合导航系统的设想,仿真结果表明,该组合导航系统具有准确度高、自主性强的特点。     

长航时惯导系统的模糊控制内阻尼算法

针对惯导系统长时间工作时导航误差舒拉振荡幅度随时间发散的问题,提出了一种适用于长航时惯导系统的内阻尼算法.设计了二阶阻尼网络,采用模糊控制器判断载体当前时刻的运动状态,制定数据融合策略,控制惯导系统在无阻尼与内阻尼状态之间切换.算法利用满足内阻尼条件时刻的惯导速度作为参考进行阻尼,摆脱了对外部信息的依赖,保证了惯导系统工作的自主性.海上试验结果表明,该算法明显地抑制了导航误差的舒拉周期振荡,可有效提高长航时惯导系统的导航精度.     

GPS／SINS超紧组合导航系统自适应混合滤波算法

针对传统反馈校正滤波结构中,由于不可观测状态的反馈导致系统滤波精度下降,以及由于全球定位系统／捷联惯性导航系统(GPS／SINS,global positioning system／strapdown inertial navigation system)超紧组合导航系统量测方程的非线性导致滤波难度的增加等问题,本文重新推导了线性的量测方程,并将基于状态可观测性的混合校正滤波算法应用于该模型．通过对比三种主流可观测性分析方法,选用误差协方差阵的特征值和特征向量可观测性分析方法分析系统状态的可观测性．最后根据可观测性分析的结果制定自适应的反馈因子,从而对SINS和GPS接收机误差进行校正．仿真结果显示,该方法可以有效提高不完全可观测系统的估计精度．     

H∞滤波在惯导/GPS组合导航应用的比较分析

为分析H∞滤波算法在惯性导航系统INS/GPS组合导航应用中对动态环境的自适应能力,选用卡尔曼滤波算法和Sage-Husa算法作为对照,并改进了Sage-Husa算法,构造了较为全面的惯导系统误差模型、扰动数据情形和飞行轨迹,比较分析了三种算法的自适应能力.仿真结果表明:在这种验证环境中,H∞滤波算法可调参数受到的约束较多,与改进的Sage-Husa算法相比,卡尔曼增益和估计协方误差与量测值变化的相关性较弱,导致自适应能力较弱.在这类模拟动态环境中H∞滤波算法的自适应能力要低于改进的Sage-Husa算法.方法和结果对于鲁棒的INS/GPS组合导航算法的工程化应用有较高的实用价值.