自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

本文研究了分布式卡尔曼滤波器在GPS/INS组合导航系统中的应用。给出了系统的结构框图和动态方程,设计一个分布式卡尔曼滤波器,并进行了计算机误差模拟分析。结果表明;采用分布式卡尔曼滤波器的组合系统可减少计算时间,且导航位置误差小于15m。     

多星座组合导航自适应联合卡尔曼滤波算法研究

针对多星座卫星组合导航,提出了一种自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,直接从各卫星导航系统接收机输出的定位信息入手,将各种误差因素的影响等效为一个总误差,建立一种动态定位的自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能,通过引入调整系数、加权因子和自适应调节量对自适应滤波算法进行了改进,并分别对GPS、GLONASS和GALILEO系统设计了自适应子滤波器,然后采用联合滤波算法对各个子滤波器进行数据融合处理,最后对GPS/GLONASS/GALILEO组合导航系统进行了仿真验证,结果表明,该算法增强了滤波器的跟踪能力,改善了滤波效果,提高了定位精度。
     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

北斗导航接收机高增益相干积分算法

近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明：该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。     

微小卫星太阳敏感器/磁强计实时标定算法研究

 提出了一种对磁强计/太阳敏感器的无姿态信息的在轨实时标定方法。在现有的标定算法中,仅采用地磁矢量的模作为观测量,本文引入地磁矢量与太阳矢量之间的数量积作为观测量,增强了其可观性,也使对太阳敏感器的实时标定成为可能。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)虽然获得广泛应用,但其线性化过程会引入截断误差,而无香卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)是非线性滤波方法,不须对系统进行线性化。分别利用EKF与UKF的滤波标定算法进行标定研究,仿真结果表明了本文算法的有效性,如磁强计偏置的标定精度,UKF比EKF高26%。     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

微小型捷联惯导系统解析式对准方法研究

对静基座下微小型捷联惯导系统对准技术进行了研究。给出了6种解析式粗对准的对准方法,通过对这6种方法的理论对准误差进行推导,得出对应的理论对准误差结果,其中2种方法误差较小,同时进行仿真,仿真结果验证了理论对准误差推导的正确性。因此,在传感器精度相同的条件下,本文为静基座下微小型捷联惯导系统的粗对准的实现确定了效果较好的2种方法。最后采用了其中的4种方法对实测的微小型IMU数据分别进行了对准验证分析,获得了很好的效果。