基于组合导航的月面起飞自主对准技术

针对载人登月返回任务中月面起飞过程中的自主对准问题,采用星间链路、天文观测以及惯性测量的组合方法,进行非线性状态估计(二阶分离插值滤波—DDF2算法)以获得高精度着陆器的位置,并利用获得的位置信息对惯性导航进行修正,以消除惯性导航过程中产生的积累误差。仿真结果表明,该组合导航方法能够提供高精度的自主定位,为月面起飞提供可靠性保障。     

基于Newton迭代滚动时域估计的GPS/SINS紧组合导航技术

随着智能设备的普及,使用手机为汽车进行导航越来越普遍。目前,手机内置的惯性测量单元成本低廉、导航精度低,且常使用松组合,而应用GPS/SINS紧组合导航技术可提高导航的精度及可用性。通过将基于Newton迭代的梯度下降算法与滚动时域估计相结合,手机内置GPS与陀螺加速度计构成紧组合导航系统,可提高在复杂环境中的导航精度。传统Kalman滤波方法未能充分考虑到紧组合导航系统的非线性特性,而滚动时域估计通过参考多时刻导航信息,可更有效地排除非线性因素对系统的干扰,并通过实验验证了此方法。实验结果表明,相比采用扩展Kalman滤波,基于Newton迭代时域估计算法的紧组合导航系统的导航位置精度及速度精度均获得了较大提高。     

船舶组合导航技术探索与研究

现有的任何一种单一的船舶导航系统在体现它优势的同时又具有性能和适用范围的局限性,而船舶组合导航则能集现有导航设备之长,从而达到现代船舶高性能、高可靠性、智能化、多功能等方面的导航要求。在飞速发展的计算机技术和卡尔曼滤波技术的支持下,船舶组合导航正在迅速发展。文中主要介绍船舶组合导航的组成模式和性能,同时讨论了船舶组合导航的发展趋势。     

巡航导弹组合导航中综合地形匹配算法研究

为了克服惯导误差随时间累积的不足,提高巡航导弹的目标命中精度,提出了基于惯导/地形匹配组合导航的巡航导弹中制导方案.其中,地形轮廓匹配技术采用MSD算法和COR算法相结合的综合地形匹配算法,通过粗配和精配两步完成地形匹配过程.组合导航仿真结果表明,采用综合地形匹配算法的地形匹配辅助导航方法可以明显提高惯导精度,因而基于惯导/地形匹配组合导航的巡航导弹中制导方案是可行的.     

基于联邦滤波的SINS/GNSS/OD/高度计多源组合导航算法研究

针对城市情况下车载导航时单一导航源易受干扰的问题,提出了一种基于自适应联邦Kalman滤波的多源组合导航算法.该模型具有两级结构,由子滤波器进行各信息源局部估计后,通过主滤波器进行最优融合估计.融合具有不同工作特点的导航传感器的输出信息组成多源信息组合导航系统,从而提高了导航系统的精度和鲁棒性,且通过故障诊断算法实时检...     

一种基于星座匹配的全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。通过对导航星座数据库进行调整和最大限度地利用了已识别基元所提供的匹配信息,使得算法的计算量和存储容量与传统的三角形匹配算法相当。ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ 模拟表明,在星等误差０．５ 星等（３σ）,位置误差１０ 角秒（１σ） 时,算法的识别成功率接近１００％ 。     

基于联邦滤波的多源融合导航算法

在复杂多变环境下,单一导航源的定位性能和鲁棒性会受到一定的影响。针对汽车、小型飞行器在城市、峡谷、卫星信号缺失或被遮挡以及导航信息源繁多等情况,研究了基于联邦滤波的多源融合导航算法。该算法综合利用了各种不同的信息源,经过多传感器的高度集成、多信息源的数据融合,生成时空基准统一且具有抗干扰、连续、可靠的PNT服务信息。设计的联邦滤波器采用两级结构,在子滤波器中进行局部估计后,在主滤波器中进行最优合成。此外,每个子滤波器加入了故障诊断算法,且结合自适应滤波理论进行信息因子的自适应分配,有效提高了故障检测能力。最后,通过实验验证了不同信息源组合的有效性,表明所设计的基于联邦滤波的多源融合算法可以提供稳定、可靠以及高精度的多源融合定位服务,具有一定的研究意义和实际价值。     

自主导航技术发展现状与趋势

自主导航技术是各类运动载体自动化、智能化运行的核心技术。简要介绍了自主导航技术的基本概念,综述了国内外航天、航空、舰船、车辆、单兵等领域的自主导航技术研究进展,对于自主导航的关键技术如惯性导航、惯性基组合导航、地磁导航、重力梯度导航、天文导航和多源信息融合等技术发展现状进行了分析,对自主导航技术的发展趋势进行了展望。可为中国未来各类主流自主导航系统研制提供参考,并为多种自主导航任务的总体设计提供帮助。     

景象匹配辅助组合导航中景象区域适配性研究进展

对景象匹配辅助组合导航的关键技术之一——景象区域适配性技术的基本模型、国内外发展现状以及目前有待于继续完善的若干问题进行综述。首先对景象区域适配性涉及的概念、评价指标、关键技术进行综合分析,剖析各环节技术内涵与相互关系,提出景象区域适配性研究的一般框架;指出目前国内外研究方法中存在的差异,将目标跟踪领域中与景象区域适配性相关的技术成果引入景象区域适配性研究框架中;分析多源图像匹配中景象区域适配性与传感器特性、匹配算法以及应用约束间的制约关系。综述旨在扩展和深化景象区域适配性研究的理论与方法。     

惯性卫星紧组合导航系统自主完好性算法研究

为保证组合导航系统运行的可靠性和输出导航参数的准确性,结合组合导航系统的自主完好性检测的基本算法,基于气压高度辅助下的卫星导航接收机最小二乘检测法和组合导航卡尔曼卡方检验法,提出了一种能够识别突变故障和缓变故障的组合导航系统自主完好性检测的算法,充分利用导航系统中高精度惯导系统的导航信息,实现了组合导航系统的自主完好性检测算法,提高了组合导航系统在复杂环境下的导航信息可靠性。     

一种基于频域控制的组合导航系统设计方法

随着科学技术的发展,可资利用的导航信息源越来越多,导航系统的种类也越来越多,其中典型的是惯性导航系统和GPS/北斗卫星导航系统这两种系统在性能上正好形成互补,所以采用该两种系统作为组合导航设计中的子系统是最佳方案。SINS能够输出多种导航信息,但导航结果随着时间发散,GPS/北斗导航系统能够提高较高精度的位置速度信息,但不能提供姿态信息,且在遮挡等情况下会出现丢帧现象。为了能够利用SINS和GPS/北斗导航系统两种导航测量结果,使得两者的测量数据互补,且提高导航系统的精度,本文提出了一种基于频域控制的组合导航系统设计方法。通过实验验证,这种方法不仅充分利用了SINS和GPS/北斗导航系统的信息,还增加了定位精度和可靠性,且能在丢帧情况下还能满足导航要求。     

基于神经网络的INS/SAR组合导航航迹状态估计算法研究

实现对已选航迹上的状态估计对于航迹规划有重要的指导意义,在干扰大的外界环境中,常规的卡尔曼滤波方法对组合导航航迹状态估计的精度已经不能满足要求,为此本文提出了采用BP神经网络用于组合导航的航迹状态估计。重点描述了BP网络用于航迹状态估计的设计方法,对训练样本的获得以及网络结构的选择给予了详细的介绍。最后结合INS/SAR组合导航的特点,分别采用常规卡尔曼滤波和BP神经网络进行航迹状态估计,仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

空间平台机动变轨自主导航研究

针对空间平台在高轨道机动变轨过程中自主导航的需求,采用了基于Kalman滤波器的捷联惯导与星敏感器的组合导航方案。结合Kalman滤波中协方差更新的误差分配分析方法,分析了影响空间平台状态估计误差的主要因素。采用适用于高轨道的球谐重力模型,运用STK工具包设计了变轨机动轨迹,将该轨迹应用于组合导航方案的仿真验证。仿真结果表明,量测噪声是影响空间平台姿态精度的主要因素,加速度计零偏对变轨过程速度精度有决定性影响,改善两者的精度可以实现空间平台机动变轨的高精度自主导航。     

低轨星座/惯导紧组合导航技术研究CSCD

现有低轨(LEO)卫星导航研究主要以低轨星座独立导航定位和增强全球卫星导航系统(GNSS)导航定位为主,对低轨卫星和惯性导航系统(INS)组合导航技术研究较少。本文面向应用较小规模低轨星座资源实现米级定位精度的需求,提出了一种低轨星座/惯导紧组合导航方法,系统性地分析了不同规模低轨星座、不同精度级别惯导器件以及不同导航信号播发频度下组合导航定位的性能,并利用构建的仿真试验系统进行了低轨星座/惯导紧组合导航方法的仿真试验验证。试验结果表明,相较于低轨星座独立导航,低轨星座/惯导紧组合导航在星座不满足四重覆盖时仍能达到米级定位精度,并且在低轨星座规模较小和导航信号播发频度较低时,惯导测量精度对组合导航定位精度影响明显。研究结果表明,在利用低轨卫星进行导航时,通过引入惯性观测辅助低轨卫星导航,可有效提高导航效能和精度,为低轨星座和导航信号播发方式设计带来更多的选择。     

基于虚拟圆球模型的格网SINS/GNSS极区组合导航方法

由于地球椭球模型下格网系惯性导航系统力学编排复杂,因此,在推导格网系惯性导航误差方程时使用地球圆球模型来简化计算.针对此问题,提出了基于地球虚拟圆球模型下的格网系惯性导航力学编排,并在此基础上推导了格网系误差方程,设计了基于虚拟圆球模型下的格网系捷联惯性导航系统(SINS)与全球卫星导航系统(GNSS)的组合导航系统,实现了组合导航系统模型统一化.将中、低纬度跑车实验数据通过虚拟极区方法转换为极区实验数据,实验结果表明:稳定后姿态误差低于0.3',速度误差低于0.1m/s,位置误差低于5m,可以满足极区航行的导航精度要求.     

车载捷联惯导双里程计组合导航方法研究

针对当前车载捷联惯导与里程计组合导航时，将里程计安装在车底盘左侧或右侧位置而造成的导航误差，以及里程计信息未能真实反映车体中心的实际运行状态，研究了一种车载捷联惯导/双里程计组合导航方法。该方法分别在车底盘左侧和右侧位置各安装了一个里程计，将双里程计信息作为量测量，设计了组合导航融合算法进行Kalman滤波组合导航。在导航过程中对双里程计信息进行χ２检测，以避免车体作大转弯运行或有外部干扰时引起的里程计信息异常。跑车试验结果表明，该融合算法能使定位结果得到最优融合，定位误差整体减小到20m以内，最大处减小6m，离线分析进一步证明了该融合算法的有效性。