SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为提高捷联惯导系统SINS和全球定位系统GPS的精度和可靠性,研究了SINS和GPS的原理,建立了SINS/GPS系统的状态方程和位置速度误差量测方程;并采用卡尔曼滤波算法实现了SINS/GPS的组合导航.Matlab仿真结果证明,采用Kalman滤波实现SINS/GPS组合导航,其精度得到大大提高;且采用SINS/GPS组合导航系统,克服了SINS惯性导航难以长时间独立工作的缺点,解决了GPS易失锁、难以实时控制的不足,保证了导航系统的实时性及较高的精度和可靠性.     

星载SINS/GPS自主组合导航系统仿真研究

重点讨论了应用于低轨道卫星的自主组合导航滤波器设计问题。考虑星上环境、精度要求和可靠性,对标准卡尔曼滤波器进行了改进。采用加权衰减记忆滤波抑制滤波发散,同时设计简易的最小二乘器实时监控卡尔曼滤渡过程是否发散,若发散则重置,进行分段滤波。通过仿真,证实了该方法的可行性,且滤波效果较理想、精度较高。     

基于双DSP的SINS/GPS组合导航计算机系统

为满足SINS/GPS组合导航系统对实时性、精度的要求,设计了一种基于双DSP的高性能SINS/GPS组合导航计算机系统。本系统按功能划分为数据传输子系统和导航计算子系统。选用高性能数字信号处理器TMS320F28335(DSP1)和TMS320C6713(DSP2)分别作为数据传输子系统,导航计算子系统的核心处理器;两子系统之间通过双口RAM实现高速可靠通信。系统通过扩展外部接口实现对惯性组件数据,GPS数据实时采集,并输出导航参数,具有很强的实时性。     

一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法

组合导航系统的数字仿具对于系统、方案论证有着重要的意义，目前国内各种期刊当中关于SINS／GPS组合导航方面的文章都较少涉及数字仿真的算法，针对这种情况，在查阅有关文献、上机实验的基础上，文中总结出了一种SINS／GPS组合导航系统的数字仿真方法。SINS和GPS采用位置、速度综合模式，使用卡尔曼滤波技术，给出了数字仿真结果，并对结果进行了分析。     

GPS/SINS组合导航系统与实现

GPS/SINS(捷联惯性导航系统)组合导航系统是目前较为理想的导航定位系统并在许多领域得到广泛的应用;针对GPS/SINS组合导航系统的实际工程应用背景,建立了该组合导航系统的状态方程与量测方程,设计了组合导航系统的降阶卡尔曼滤波模型以及闭环修正卡尔曼滤波模型;为了验证上述模型,进行了相关的静态试验与动态试验,各导航参数的试验变化曲线证明:该系统模型可行,组合系统的精度完全满足实际需要.     

低成本GPS/SINS组合导航系统的设计及实现方案

本文利用微型惯性测量元件和GPS-OEM板,以ARM处理器为核心,设计了一种低成本、轻小型的嵌入式GPS/SINS组合导航系统.文中介绍了捷联惯导的原理和初始对准,给出了采用卡尔曼滤波前后系统的误差曲线,和uC/OS-Ⅱ操作系统下组合导航系统软件的结构.     

卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。     

低成本SINS/GPS组合导航系统方案

低成本捷联惯性导航系统SINS、GPS硬件和相应的组合导航算法已经开始成熟,但仍然缺少简单可行的、完整的组合系统方案.针对低成本SINS\GPS组合导航设计了一套完整的方案.首先利用GPRS和TCP/IP通信链路实时传输GPS差分数据,提高GPS定位精度.用计算机串口接收SINS\GPS数据,并利用计算机时间使SINS和GPS数据同步.然后给出了SINS速度和位置更新的简化算法,由于低成本SINS无法确定航向角,所以使用SINS自带的姿态和航向参考系统输出的航姿信息.最后阐述了方案采用的组合导航数据融合卡尔曼滤波模型,并以RTK定位数据为参考真值进行了车载实验,实验表明组合系统更加稳健,定位精度明显提高.     

UKF在INS/GPS组合导航直接法滤波中的应用

INS/GPS组合导航系统直接法滤波中是直接以导航系统输出的导航参数(位置、速度等)作为状态,所以系统方程为非线性方程。UKF(Unscented Kalman Filter)是一类以UT变换为基础,以卡尔曼线性滤波为框架,采用确定性采样策略逼近非线性分布的非线性滤波算法。由于它是对后验概率密度进行近似来得到滤波估计,所以避免了非线性系统中状态方程的线性化问题,能较好地解决系统方程非线性问题。论文INS/GPS组合导航系统中采取直接法,建立非线性模型进行UKF滤波解算,并与EKF方法比较,实验结果显示UKF方法能更好地解决系统状态方程非线性的问题,并得到更高的导航精度。     

SINS/DGPS组合导航系统

首先介绍了新型组合SINS/DGPS系统原理图及组合导航系滤波算法。SINS和DGPS采用位置、速度综合模式,提出了一种扩展的卡尔曼滤波方法,使用卡尔曼滤波技术,给出了数字仿真结果并对结果进行了分析。     

SINS/GPS组合导航系统自适应扩展Kalman滤波

对于低成本SINS/GPS组合导航系统,由于惯性器件的精度较低,通常情况下的SINS误差模型估计不准确,甚至使滤波器发散,为此提出根据姿态四元数的SINS误差估计模型,该模型不需要对初始姿态进行赋值。为在观测噪声未知的情况下估计SINS误差,通过结合序贯处理与Kalman滤波算法,提出一种自适应扩展卡尔曼滤波方法,该方法可以同时进行序贯处理和观测噪声估计。仿真实验结果表明,该方法可以消除过程噪声方差和观测噪声方差不确定造成的影响,提高了SINS/GPS导航系统的性能。     

低精度的SINS/GPS组合导航系统中初始航向对准技术

低精度的捷联惯导系统(SINS)无法实现航向自对准,用于初始航向对准的SINS/GPS组合系统是强非线性系统.通过变换估计量的方法,将航向角的估计转换为两个三角函数变量的估计,在大航向角误差的条件下忽略了大部分次要因素的影响,推导了用于初始航向角估计的SINS/GPS组合系统方程.最后进行了航向角对准仿真,结果表明:在初始航向角完全未知的情况下,载体经过短时间(20s)的机动,航向角的估计精度能达到3°左右.     

基于GPS/SINS/里程计的车载组合导航研究

GPS/SINS组合导航系统虽然能很好地解决惯导系统的误差累积问题,但当GPS信号失效时,GPS/SINS组合导航系统不能正常工作或导航能力急剧降低。为提高车载松组合导航系统的精度和完整性,提出在GPS失效时采用OD(里程计)辅助SINS实现导航,推导出所需的GPS/SINS组合导航滤波方程和OD/SINS组合导航滤波方程,并进行地面车载试验。实验结果显示在GPS短时失效时,OD/SINS组合导航具有较高导航精度。     

改进的自适应Kalman滤波在SINS/GPS组合导航中的应用

全球定位系统（GPS）因信号受到遮挡和干扰而产生观测量突然失准,使捷联式惯性导航系统（SINS）/GPS组合导航的卡尔曼滤波器性能急剧下降。针对上述问题,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波的方法,通过失准时的新息对先验状态均方误差阵进行自适应调节,解决了新息协方差与实际严重不符的问题。仿真实验中,对比了传统的卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波、自适应抗差卡尔曼滤波和改进的自适应卡尔曼滤波的估计性能,证明了所提出算法的有效性。     

基于INS/GPS/COMPASS的AUV组合式导航定位算法

导航定位问题是自主式水下机器人研究(AUV)的主要内容之一,本文针对一种开架式AUV设计了一种采用间接反馈校正的捷联惯性导航与GPS、罗盘相组合的导航方案,其中采用卡尔曼滤波器接收两套导航子系统对同一导航参数输出值的差值,经过滤波计算估计出各误差量。仿真实验的结果表明,SINS/GPS/COMPASS组合导航对SINS误差随时间不断加大的现象起到了很好的抑制作用,能够满足AUV定位精度的要求。