基于组合导航系统的网络故障检测与容错技术研究

论述了基于VxWorks实时操作系统和组合导航系统的各种故障,然后主要针对组合导航系统中的网络故障进行分析,为系统排除网络故障的决策提供依据。在此基础上对系统的网络的故障提出检测和容错的方案,提高组合导航系统的可靠性。     

基于联邦滤波的卫星容错组合导航算法

多模卫星组合导航能够充分发挥多种卫星体系的优势,有效提高导航可靠性和精度,已成为导航领域重要的发展方向;为解决多模卫星系统可能存在故障卫星而导致系统定位失效的问题,文中提出一种基于联邦滤波的多模卫星容错组合导航算法,并引入了改进的残差故障检测方法,完成了一种北斗/GPS/GLONASS容错组合导航算法的设计;实验结果验证了该算法对于故障卫星检测和隔离的有效性;该算法对于多模卫星组合导航的应用具有较好的实用价值。     

基于序贯概率映射的组合导航自适应容错算法

基于联邦滤波的容错组合导航系统通常在判定故障时刻对故障子系统进行整体隔离,未充分考虑缓变故障影响的渐近变化与状态分量间的差异。为此,提出一种基于序贯概率映射的组合导航自适应容错算法。该算法通过子滤波器新息动态映射建立局部估计状态统计模型,通过序贯概率比检测在线估计缓变故障影响下的局部状态质量,并据此对融合过程进行自适应调节。仿真结果表明,所提出的方法能有效提高组合导航系统对缓变故障的自适应容错调节能力。     

联邦卡尔曼滤波器在容错性组合导航系统中的应用

本文提出了基于无复位联邦卡尔曼滤波的信息融合算法,建立了惯性/卫星/天文组合导航系统的误差模型,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,该算法具有较强的容错性。     

SINS/GNSS/CNS组合导航自适应容错联邦滤波方法

针对子系统发生缓变故障会影响联邦滤波器精度的问题,分析了信息分配因子对子滤波器精度和鲁棒性、全局估计精度以及故障检测效率的影响.在此基础上,研究了一种自适应容错联邦滤波方案.通过对量测噪声阵进行自适应调节来降低未检测出来的故障信息对故障子滤波器和全局估计精度的影响,进而提升无故障子滤波器的精度和系统重构能力;根据子滤波器故障检测函数值来动态调节信息分配因子,可进一步提升故障检测效率.仿真结果表明,相比于传统的容错联邦滤波,该方法能有效降低故障信息对滤波精度的影响,具有较高的全局估计精度.     

组合导航计算系统的Simulink仿真

采用联邦卡尔曼滤波算法,分析了INS/GPS/ADS/CNS组合导航计算系统的数学模型,然后以MATLAB/Simulink为平台,构建了INS/GPS/ADS/CNS组合导航计算系统的仿真模型并进行了仿真。结果表明:建立的仿真模型能正确仿真组合导航计算系统的工作过程,并且具有良好的可视化效果,为组合导航系统的研究提供了有效的工具。     

一种INS-GPS-DVL容错组合导航系统

针对某船载导航系统精度和容错性能不能满足应用要求的问题,提出了一种基于信息融合技术的容错组合导航系统方案。研究了该组合导航系统的滤波算法,通过半物理仿真实验研究了该导航系统的性能。结果表明：所设计的组合导航系统可提供高精度的导航信息,提高导航系统综合性能。     

多模卫星组合导航容错滤波算法

多模卫星组合导航技术目前是导航领域重要的发展方向.针对多模卫星系统可能存在故障卫星而导致系统定位失效的问题,提出了一种基于联邦滤波的多模卫星容错组合导航算法,并提出了一种改进的残差故障检测方法,完成了一种北斗/GPS/GLONASS容错组合导航算法的设计.通过仿真验证了该算法对于故障卫星检测和隔离的有效性.     

采用双状态传播卡方检验和模糊自适应滤波的容错组合导航算法

太阳能高空长航时无人机导航系统中,捷联惯导/北斗2κ全球卫星导航/星光导航(SINS/BD2/GPS/CNS)是一种可用的组合方案.针对常规容错组合导航算法故障检测类型单一,故障时滤波精度下降的问题,提出一种采用双状态卡方检验(TSPCST)和模糊自适应滤波(FAF)的容错组合导航算法.为了同时检测多种故障,将TSPCST应用于联邦滤波结构中;为了防止故障数据污染系统,利用FAF输出的高精度导航信息,对双状态传播器定期交替校正;进一步,FAF运用TSPCST检测得到的故障信息变量,定义量测子系统模糊有效域,将检测阈值模糊化,以弥补常规固定检测阈值算法难以选取阈值的不足;最后,通过计算信息分配因子,自适应处理多种故障数据.仿真结果表明,该容错组合导航算法性能优于常规固定检测阈值算法.     

基于联邦滤波的偏振光/SINS/BDS/地磁组合导航算法

针对高稳定目标导航参数获取对多传感器融合算法的需求,提出一种偏振光/捷联惯性导航系统(SINS)/北斗卫星导航系统(BDS)/地磁组合导航方法.分析了各类传感器的导航性能,采用联邦卡尔曼滤波器两级结构,利用子滤波器进行局部估计,主滤波器进行多传感器数据融合,研究了基于联邦卡尔曼滤波方法的多传感器数据融合导航算法.进行了...     

基于神经网络的组合导航系统状态估计

在干扰大的外界环境中,传统滤波法对组合导航系统进行状态估计的精度难以满足要求,文中提出了引入Elman神经网络,具体讲解了它的状态估计的设计方法,对如何获取训练样本及网络的训练算法给予了详细的介绍,并把优化后的算法与原有方法进行仿真对比,最后以INS／GPS组合导航系统为例,分别用传统滤波法与Elman神经网络法进行状态估计,仿真结果证明了该法是有效的,实用的。     

基于卡尔曼滤波的无人机组合导航系统设计

针对卡尔曼滤波在实际应用中遇到的系统通常不是严格线性的问题,改进了在组合导航系统中常用的卡尔曼滤波方法,用扩展卡尔曼滤波对INS和外部测量源的信息进行融合,推导了无人机GPS辅助惯性导航系统的导航方程.通过分析GPS和INS的定位原理,建立了GPS和INS的误差模型.完成了以INS为主导航系统,GPS作为辅助系统的组合导航系统的扩展卡尔曼滤波设计.最后,将线性卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的结果进行了仿真对比分析,结果表明:扩展卡尔曼滤波更适合系统为非线性的情况.     

基于IMM-UKF的组合导航算法

为解决非线性动态系统滤波的非线性和噪声不确定等问题,设计了一种基于交互多模型(IMM)的Unscented卡尔曼滤波器(UKF),针对噪声变化情况建立一组非线性模型,与每个模型对应的UKF可以达到二阶以上的滤波精度.IMM-UKF滤波器的输出为各滤波器的概率加权融合,因此,根据噪声变化而调整的模型概率使系统输出对噪声变化具有自适应能力.利用该算法对组合导航系统进行了仿真试验,该算法精度高,模型切换速度快,能适用于动态系统.     

基于混合卡尔曼滤波的组合导航算法研究

建立了精确制导炸弹MINS/GPS组合导航数学模型.针对扩展卡尔曼滤波存在的问题,研究了非线性滤波,提出了一种新的滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波,并应用于组合导航系统定位.仿真结果表明：混合卡尔曼粒子滤波能有效提高组合导航系统的精度和可靠性.     

基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法研究

在旋翼无人机组合导航中,针对缺乏GPS作为导航信号源的室内飞行环境,为了达到精确定位的目的,提出一种基于SLAM（simultaneous localization and mapping）的旋翼无人机组合导航算法。首先,引入双线性插值算法,实现基于扫描匹配的即时定位与地图构建;其次,对陀螺仪、加速度计和磁罗盘建立捷联惯导系统误差模型,针对旋翼无人机的使用环境对误差模型进行简化;最后,应用联邦卡尔曼滤波算法,设计组合导航系统模型,将SLAM算法和捷联惯导系统估计出的位置数据进行融合。仿真结果表明所设计基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法能够进一步提高组合导航系统对旋翼无人机位姿估计的精度。     

INS/GPS组合导航系统卡尔曼滤波的并行实现*

本文采用并行处理技术对ＩＮＳ／ＧＰＳ组合导航系统中卡尔曼滤波的实时性问题进行了研究。     

基于DSP的水下机器人组合导航系统设计

以实际科研项目为背景,研究了基于DSP＋单片机主从式双CPU结构的组合导航系统,可以兼顾导航系统数据I／O功能和运算功能,并且实现两者合理的分配。单片机实现外部多传感器的数据采集,DSP对所采集的数据进行数据运算和处理,同时采用双口RAM共享数据的方式保证双CPU间高速的数据通信。最后通过跑车实验,验证了导航计算机可以有效的融合多传感器的导航信息,达到运载体导航定位的精度和性能要求。     

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.     

基于MIMU/GPS组合导航系统的应用研究

根据车载导航系统发展现状,提出了一种基于GPS和MIMU技术的低成本的、可用于市场推广的组合导航系统方案。采用MIMU与GPS松散组合方式,以速度和位置作为观测量设计了Kalman滤波器。该方案以ARM9作为中央处理器,详细介绍了系统的设计与实现。经测试,该系统与传统GPS相比,具有更高的稳定性和更精确的导航精度。     

基于双CPU的多传感器组合导航系统研究

以单片机+DSP双CPU导航计算机构成的嵌入式硬件平台为基础,开展了磁航向辅助的捷联惯导/GPS组合导航系统的研究。采用八位置标定算法消除环境磁场对磁航向计的干扰,提高输出精度;多传感器的信息融合采用低阶卡尔曼滤波器,以满足导航系统导航精度和实时性的要求。针对双CPU导航计算机的特殊结构,设计出了整个导航程序时序控制流程,以实现多传感器数据采集的同步性和实时性。给出了数据采集周期和导航解算周期的时序控制以及双CPU之间的实时数据通信的实现流程,最后,通过实物联调验证了该方案设计是完全可行的。